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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8 小时
日语
字幕:日语, 英语(English)
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1

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完成时间为 7 分钟

はじめに

完成时间为 7 分钟
2 个视频 (总计 7 分钟)
2 个视频
Google Cloud Platform と Qwiklabs の使用方法4分钟
完成时间为 2 小时

データ エンジニアリング

完成时间为 2 小时
13 个视频 (总计 55 分钟)
13 个视频
データ エンジニアリングの課題を分析する8分钟
BigQuery の概要3分钟
データレイクとデータ ウェアハウス5分钟
デモ: BigQuery での連携クエリ6分钟
トランザクション データベースとデータ ウェアハウスの比較4分钟
他のデータチームと効果的に連携する6分钟
データアクセスとデータ ガバナンスを管理する2分钟
デモ: DLP API を使用してデータセット内の個人情報(PII)を検出する1分钟
本番環境向けパイプラインを構築する2分钟
GCP ユーザーの事例紹介3分钟
まとめ1分钟
ラボの概要: BigQuery を使用した分析17
1 个练习
データ エンジニアリングの概要30分钟
完成时间为 2 小时

データレイクの構築

完成时间为 2 小时
10 个视频 (总计 58 分钟)
10 个视频
GCP のデータ ストレージと ETL のオプション4分钟
Cloud Storage を使用したデータレイクの構築10分钟
デモ: Google Cloud Storage のストレージ クラスと Cloud Functions を使用したコストの最適化7分钟
Cloud Storage のセキュリティ機能5分钟
あらゆる種類のデータの保存5分钟
デモ: BigQuery で Parquet ファイルと ORC ファイルに対して連携クエリを実行する4分钟
リレーショナル データのクラウドへの保存1分钟
リレーショナル データレイクとしての Cloud SQL7分钟
ラボ: タクシーデータを Cloud SQL に読み込む27
1 个练习
データレイクの構築4分钟
2

2

完成时间为 4 小时

データ ウェアハウスの構築

完成时间为 4 小时
17 个视频 (总计 93 分钟)
17 个视频
BigQuery の概要1分钟
デモ: テラバイト規模のデータを数秒でクエリする7分钟
はじめに9分钟
データの読み込み11分钟
ラボの概要: BigQuery にデータを読み込む21
スキーマの確認24
デモ: スキーマの確認10分钟
スキーマ設計3分钟
ネストされたフィールドと繰り返しフィールド8分钟
デモ: ネストされたフィールドと繰り返しフィールド15分钟
ラボの概要: BigQuery で JSON データと配列データを操作する13
パーティショニングとクラスタ化による最適化5分钟
デモ: パーティション分割テーブルの作成7分钟
デモ: パーティショニングとクラスタ化6分钟
プレビュー: バッチデータとストリーミング データの変換2分钟
まとめ1分钟
1 个练习
データ ウェアハウスの構築4分钟
完成时间为 2 分钟

まとめ

完成时间为 2 分钟
1 个视频 (总计 2 分钟)
1 个视频

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

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  • 该课程是 Coursera 上提供的为数不多的课程之一,目前只对已购买课程或已获得助学金的学生开放。

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