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

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Spezialisierung 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。

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4.5

(163 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
1 Monat
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Real Time Data
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Cloud Infrastructure
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Unstructured Data
  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Analytics
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Data Warehousing
  • Kategorie: Dataflow
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Google Cloud.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • 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。

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: SQL
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Scalability
Kategorie: Cloud Engineering
Kategorie: Big Data

Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Big Data

Was Sie lernen werden

  • 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。

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Data Storage Technologies
Kategorie: Scalability
Kategorie: SQL
Kategorie: Big Data

Was Sie lernen werden

  • 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。

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Analytics
Kategorie: Big Data
Kategorie: Tensorflow

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