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이 강좌에 대하여

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유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 13시간 필요
일본어
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 6분 필요

はじめに

완료하는 데 6분 필요
2개 동영상 (총 6분)
2개의 동영상
Google Cloud Platform と Qwiklabs の使用方法4m
완료하는 데 1시간 필요

バッチデータ パイプラインの概要

완료하는 데 1시간 필요
5개 동영상 (총 18분)
5개의 동영상
品質に関する考慮事項1m
BigQuery でオペレーションを実行する方法3m
制限事項3m
ETL によるデータ品質問題への対処4m
1개 연습문제
EL、ELT、ETL30m
완료하는 데 2시간 필요

Cloud Dataproc での Spark の実行

완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 49분)
9개의 동영상
Cloud Dataproc での Hadoop の実行10m
HDFS の代わりに GCS を使用する6m
Dataproc の最適化5m
Dataproc ストレージの最適化9m
Dataproc のテンプレートと自動スケーリングの最適化4m
Dataproc のモニタリングの最適化3m
ラボの概要: Cloud Dataproc で Apache Spark ジョブを実行する27
まとめ31
1개 연습문제
Cloud Dataproc での Spark の実行4m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Cloud Data Fusion と Cloud Composer によるデータ パイプライン管理

완료하는 데 3시간 필요
11개 동영상 (총 45분)
11개의 동영상
Data Fusion のコンポーネント2m
パイプラインの構築6m
Wrangler を使用したデータの調査1m
ラボ: Cloud Data Fusion でパイプライン グラフを構築し実行する17
Cloud Composer を使用した GCP サービス間での処理のオーケストレーション1m
Apache Airflow 環境1m
DAG と演算子12m
ワークフローのスケジュール設定6m
モニタリングとロギング4m
ラボ: Cloud Composer の概要12
1개 연습문제
Cloud Data Fusion と Cloud Composer30m
완료하는 데 7시간 필요

Cloud Dataflow によるサーバーレスのデータ処理

완료하는 데 7시간 필요
12개 동영상 (총 40분)
12개의 동영상
Dataflow が評価される理由3m
Cloud Dataflow パイプライン構築のコード例3m
パイプラインの設計に関する主な考慮事項2m
PTransforms によるデータの変換3m
ラボ: シンプルな Dataflow パイプラインを構築する17
GroupByKey と Combine を使用した集約7m
ラボ: Cloud Dataflow での MapReduce 18
副入力とデータのウィンドウ4m
ラボ: パイプラインへの副入力を作成する11
パイプライン テンプレートの作成と再利用3m
Cloud Dataflow SQL パイプライン3m
1개 연습문제
Cloud Dataflow によるデータ処理30m
완료하는 데 4분 필요

まとめ

완료하는 데 4분 필요
1개 동영상 (총 4분)
1개의 동영상

자주 묻는 질문

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.