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Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer Professional Certificate 日本語版 Professional Certificate

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データ エンジニアリングでのキャリア前進

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What you'll learn

  • データ エンジニアリング職務で成功するために必要なスキルを学ぶ

  • Professional DataEngineer 認定試験に向け準備をする

  • Google CloudPlatform が提供するインフラストラクチャとプラットフォーム サービスについて学ぶ

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Industry certification
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  • Receive professional-level training from Google Cloud
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Professional Certificate - 6 course series

What you'll learn

  • 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

What you'll learn

  • 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

Course 317 hours4.4 (29 ratings)

What you'll learn

  • 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

What you'll learn

  • 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。

What you'll learn

  • 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。

What you'll learn

  • Professional Data Engineer 認定資格の位置付けを確認する

  • 受験に関する情報、ヒント、アドバイスを提供する

  • 認定資格試験の各セクションを確認しながら、最もハイレベルなコンセプトについて説明することで、学ぶ必要のあるスキルや分野を受験者に示す

  • 受験者が最適な学習方法で試験対策を進めることができるようにする

Skills you'll gain

Category: Tensorflow
Category: Bigquery
Category: Google Cloud Platform
Category: Cloud Computing

Instructor

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¹Based on Coursera learner outcome survey responses, United States, 2021.