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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。

Enseigné en Japonais

Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

3 175 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Spécialisation - série de 5 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.5

(163 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Compétences que vous acquerrez

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

Détails à connaître

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Spécialisation - série de 5 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

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niveau Intermédiaire
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1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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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
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Obtenez un certificat professionnel

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Spécialisation - 5 séries de 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

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。

Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版

COURS 317 heures4.4 (29 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • 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

Ce que vous apprendrez

  • 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

COURS 56 heures4.5 (31 évaluations)

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 : Tensorflow
Catégorie : Bigquery
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Cloud Computing

Instructeur

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1 542 Cours2 674 232 apprenants

Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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