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可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级
完成时间大约为10 小时
日语
字幕:法语(French), 巴西葡萄牙语, 德语(German), 英语(English), 西班牙语(Spanish), 日语...
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

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完成时间为 1 小时

モジュール 1: ストリーミング分析パイプラインのアーキテクチャ

完成时间为 1 小时
5 个视频 (总计 39 分钟), 1 个阅读材料, 1 个测验
5 个视频
チャレンジ #1: 容量可変なデータはスケーラブルに取り込み可能で、フォールト トレラントである必要がある4分钟
チャレンジ #2: レイテンシが予想される5分钟
チャレンジ #3: 即時分析が必要である6分钟
いくつかのストリーミング シナリオについてディスカッションする8分钟
1 个阅读材料
ラボ ワークシート10分钟
1 个练习
モジュール 1 の理解度チェック30分钟
完成时间为 2 小时

モジュール 2: 可変ボリュームの取り込み

完成时间为 2 小时
4 个视频 (总计 34 分钟)
4 个视频
仕組み: トピックとサブスクリプション14分钟
ラボの概要34
ラボのデモと復習8分钟
1 个练习
モジュール 2 の理解度チェック30分钟
完成时间为 3 小时

モジュール 3: ストリーミング パイプラインの実装

完成时间为 3 小时
6 个视频 (总计 70 分钟)
6 个视频
ストリーム処理における課題14分钟
ライブ トラフィック データのためのストリーム処理パイプラインの構築11分钟
遅延データの処理: 透かし、トリガー、累積14分钟
ラボの概要35
ラボのデモと復習15分钟
1 个练习
モジュール 3 理解度チェック30分钟
完成时间为 1 小时

モジュール 4: ストリーミング分析とダッシュボード

完成时间为 1 小时
3 个视频 (总计 20 分钟)
3 个视频
ラボの概要45
ラボのデモと復習5分钟
1 个练习
モジュール 4 理解度チェック4分钟
完成时间为 3 小时

モジュール 5: スループットとレイテンシの要件の扱い

完成时间为 3 小时
8 个视频 (总计 63 分钟)
8 个视频
Bigtable: 大規模かつ高速、自動スケーリングの NoSQL4分钟
Bigtable への取り込み4分钟
Bigtable を考慮した設計23分钟
Bigtable へのストリーミング1分钟
ラボのデモと復習4分钟
パフォーマンスに関する考慮事項6分钟
Data Engineering on GCP 専門分野認定の概要8分钟
1 个练习
モジュール 5 の理解度チェック30分钟

关于 Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版 专项课程

この 5 週間のオンライン速習専門講座は、Google Cloud Platform でデータ処理システムを設計、構築する方法を学ぶための実践的な入門コースです。講義、デモ、ハンズオンラボを通して、データ処理システムの設計、エンドツーエンドのデータ パイプラインの構築、データの分析、機械学習の実施方法を学びます。このコースでは、構造化、非構造化、ストリーミングの各種データを扱います。 このコースでは、次のスキルについて学習します。 • Google Cloud Platform 上でデータ処理システムを設計し構築する • 非構造化データを Cloud Dataproc 上で Spark と ML の API を使って活用する • バッチおよびストリーミングのデータを処理するために自動スケーリング データ パイプラインを Cloud Dataflow 上で実装する • 巨大なデータセットからのビジネス分析情報を Google BigQuery を使用して引き出す • 機械学習モデルを使用したトレーニング、評価、予測を TensorFlow と Cloud ML を使用して行う • ストリーミング データからの迅速な分析を実現する このクラスは、デベロッパーとしての経験があり、次のようなビッグデータ変換の管理を担当する方を対象としています。 • データの抽出、読み込み、変換、クリーニング、検証を行う • データ処理用のパイプラインとアーキテクチャを設計する • 機械学習モデルと統計モデルを作成して保守する • データセットに対してクエリを実行し、クエリ結果を視覚化して、レポートを作成する >>>この専門分野に登録することにより、これはQwiklabsの利用規約に同意し、FAQに記載されています。https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版

常见问题

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