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Spezialisierung Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版

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Spezialisierung Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版

Data Engineering on Google Cloud Platform 専門講座. データ エンジニアリングのキャリアをスタートして、ビッグデータと機械学習でビジネス価値を生み出す力をつけましょう。

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(163 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
1 Monat
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Bigquery
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Cloud Computing

Wichtige Details

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Unterrichtet in Japanisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Google Cloud におけるデータから AI へのライフサイクル、およびビッグデータと ML の主なプロダクトについて理解する

  • Dataflow と Pub/Sub を使ったストリーミング パイプラインを設計する

  • BigQuery で大規模なビッグデータ分析を行う

  • Google Cloud で ML ソリューションを構築するさまざまな方法について理解する

Was Sie lernen werden

  • データ パイプラインを構成する 2 つの主要コンポーネントである、データレイクとデータ ウェアハウスの違いを理解する。

  • 各ストレージ タイプのユースケースを確認し、Google Cloud で利用可能なデータレイクとデータ ウェアハウスのソリューションについて、技術的な詳細を学習する。

  • データ エンジニアの役割と、効果的なデータパイプラインが事業運営にもたらすメリットについて理解する。

  • クラウド環境でデータ エンジニアリングを行うべき理由を確認する。

Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版

KURS 317 Stunden4.4 (29 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • データ読み込みのさまざまな方法の確認: EL、ELT、ETL について、また何をどのタイミングで使用するか。

  • Dataproc での Hadoop の実行、Cloud Storage の活用、Dataproc ジョブの最適化。

  • Dataflow を使用したデータ処理パイプラインの構築。

  • Data Fusion と Cloud Composer を使用したデータ パイプラインの管理

Was Sie lernen werden

  • リアルタイムのストリーミング分析のユースケースを解釈する。

  • Pub/Sub 非同期メッセージング サービスを使用してデータイベントを管理する。

  • ストリーミング パイプラインを記述して、必要に応じて変換を行う。

  • リアルタイムのストリーミングおよび分析で、Dataflow、BigQuery、Pub/Sub を相互運用する。

Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版

KURS 56 Stunden4.5 (31 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • ML、AI、ディープラーニングの違いを理解する。

  • 非構造化データに対する ML API の使用について考察する。

  • Notebooks から BigQuery コマンドを実行する。

  • BigQuery で SQL 構文を使って ML モデルを作成する。

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Bigquery
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Cloud Computing

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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Chaitanya A.
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