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

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Spécialisation "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。

Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

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Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 290 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Data Governance
  • Catégorie : Data Import/Export
  • Catégorie : Data Infrastructure
  • Catégorie : Data Migration
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Data Warehousing
  • Catégorie : Dataflow
  • Catégorie : Extract, Transform, Load
  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Real Time Data
  • Catégorie : Unstructured Data

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Apache Kafka
  • Catégorie : Apache Spark
  • Catégorie : Dashboard
  • Catégorie : Data Lakes
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Tensorflow

Détails à connaître

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Enseigné en Japonais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Google Cloud

Spécialisation - série de 5 cours

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Big Data
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Cloud Services
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Migration
Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Virtual Machines
Catégorie : Data Storage

Ce que vous apprendrez

  • 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。

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Lakes
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Data Governance
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Data Security
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Data Storage
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Data Management
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Advanced Analytics

Ce que vous apprendrez

  • ビジネス ユースケースにバッチデータ パイプラインが適しているかどうかを判断する。

  • 大量の取り込みと変換に対応するスケーラブルなバッチデータ パイプラインを設計、構築する。

  • データ パイプライン内でデータ品質管理を実装して、データの完全性を確保する。

  • バッチデータ パイプライン ワークフローをオーケストレート、管理、モニタリングし、ロギングツールとモニタリング ツールを使用してエラー処理とオブザーバビリティを実装する。

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Validation
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Serverless Computing
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Dataflow
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : System Monitoring
Catégorie : Scalability
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Warehousing

Ce que vous apprendrez

  • Pub/Sub と Managed Service for Apache Kafka を使用してストリーミング データを取り込み、管理する

  • Dataflow を使用してストリーミング データ パイプラインを構築、デプロイする

  • BigQuery と Bigtable を使用して、リアルタイム分析とアプリケーション サービスのためのストリーミング データ ソリューションを実装する

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Dataflow
Catégorie : Apache Kafka
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Software Architecture
Catégorie : Software Design Patterns
Catégorie : Analytics
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Big Data
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Data Architecture

Ce que vous apprendrez

  • 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。

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Unstructured Data
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Big Data
Catégorie : Analytics
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Cloud API

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