Acerca de este Curso
本コースは 1 週間の集中セミナーであり、Data Engineering on Google Cloud Platform 専門分野認定の各コースをベースにしています。動画講義、デモ、ハンズオンラボを通して、コンピューティング クラスタを作成、管理して Google Cloud Platform で Hadoop、Spark、Pig、Hive のジョブを実行する方法を学びます。また、コンピューティング クラスタからクラウド ストレージのオプションにアクセスする方法や、Google の機械学習機能を分析プログラムに統合する方法も学びます。 ハンズオンラボでは、ウェブ コンソールと CLI を使って Dataproc クラスタを作成して管理し、クラスタを使って Spark と Pig のジョブを実行します。さらに、BigQuery およびストレージと統合し、Spark を利用する Jupyter Notebook も作成します。最後に、機械学習 API をデータ分析に統合します。 受講条件 • Google Cloud Platform Big Data & Machine Learning Fundamentals を受講済み(または同等の経験) • Python に関する一定程度の知識...
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Sugerido: 1 週間の学習(5~7 時間/週)...
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Programa - Qué aprenderás en este curso

Week
1
Clock
2 horas para completar

モジュール 1: Cloud Dataproc の概要

...
Reading
16 videos (Total: 52 min), 2 quizzes
Video16 videos
Cloud Dataproc に関する概要1m
非構造化データとは4m
非構造化データから値を抽出する7m
ビッグデータを扱うアプローチ4m
MapReduce と Hadoop のルーツ5m
オンプレミス Hadoop の大きなオーバーヘッド1m
Cloud Dataproc と その他の Hadoop 代替フレームワーク2m
Dataproc クラスタを作成する4m
Dataproc のカスタマイズ3m
Dataproc と CLIm
ラボ 1: 概要m
ラボ 1: デモと復習7m
カスタム マシンタイプ3m
プリエンプティブ VM3m
まとめm
Quiz1 ejercicio de práctica
モジュール 1 理解度チェック4m
Clock
3 horas para completar

モジュール 2: Dataproc ジョブの実行

...
Reading
13 videos (Total: 51 min), 3 quizzes
Video13 videos
ジョブを送信する方法1m
ラボ 2: 概要1m
ラボ 2: デモと復習11m
ストレージとコンピューティングの分離6m
データ処理の進化5m
データ処理におけるネットワーキングの重要性3m
Spark でストレージとコンピューティングを分離する1m
Spark のジョブを送信する3m
Spark のコンセプトに関する概要2m
ラボ 3: 概要m
ラボ 3: デモと復習8m
モジュールのまとめm
Quiz1 ejercicio de práctica
モジュール 2 理解度チェック2m
Clock
3 horas para completar

モジュール 3: GCP の活用

...
Reading
10 videos (Total: 37 min), 3 quizzes
Video10 videos
BigQuery のサポート8m
ラボ 4: 概要m
ラボ 4: デモと復習4m
クラスタのカスタマイズ4m
Dataproc でソフトウェアをインストールする7m
ラボ 5: 概要m
ラボ 5: デモと復習8m
まとめm
復習m
Quiz1 ejercicio de práctica
モジュール 3 理解度チェック2m
Clock
1 hora para completar

モジュール 4: 非構造化データの分析

...
Reading
7 videos (Total: 24 min), 2 quizzes
Video7 videos
機械学習の詳細3m
機械学習の応用例3m
自然言語処理の詳細2m
ラボ 6: 概要1m
ラボ 6: デモと復習10m
Wrap upm
Quiz1 ejercicio de práctica
モジュール 4 理解度チェック2m

Acerca de Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

Acerca del programa especializado Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版

>>> 注:本専門講座は現在、英語と日本語のハイブリッドになっております。コース1のみが日本語で利用可能で、残りのコースは英語です。残り英語のコースは近日中に日本語で利用可能になります。<<< 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...
Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版

Preguntas Frecuentes

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid. If you’d like to take this course, but can’t afford the course fee, we encourage you to submit a financial aid application.

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