About this Course
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다음 전문 분야의 1개 강좌 중 1번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 9시간 필요

권장: 1 week of study, 5-7 hours/week...

영어

자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어...

귀하가 습득할 기술

Google Cloud DataprocApplication Programming Interfaces (API)Machine Learning

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 2시간 필요

Module 1: Introduction to Cloud Dataproc

...
16 videos (Total 52 min), 2 quizzes
16개의 동영상
Deriving value from unstructured data7m
Approaches to working with Big Data4m
MapReduce and Hadoop origins5m
On prem Hadoop has a lot of overhead1m
Cloud Dataproc versus Hadoop alternatives2m
Creating a Dataproc cluster4m
Dataproc customization3m
Dataproc and the CLI40
Lab 1: Overview11
Lab 1: Demo and Review7m
Custom Machine Types3m
Preemptible VMs3m
Wrap up41
1개 연습문제
Module 1 Quiz4m
완료하는 데 3시간 필요

Module 2: Running Dataproc jobs

...
13 videos (Total 51 min), 2 readings, 3 quizzes
13개의 동영상
Lab 2: Demo and Review11m
Separation of Storage and Compute6m
Evolution of data processing5m
The importance of networking in data processing3m
Separating storage and compute with Spark1m
Submitting Spark jobs3m
Overview of Spark concepts2m
Lab Overview45
Lab 3: Demo and Review8m
Module Wrap Up18
2개의 읽기 자료
Cloud Dataproc Storage Services10m
Cloud Dataproc Automation Features10m
1개 연습문제
Module 2 Quiz2m
완료하는 데 3시간 필요

Module 3: Leveraging GCP

...
10 videos (Total 37 min), 3 readings, 3 quizzes
10개의 동영상
Lab 4: Demo and Review4m
Cluster customization4m
Installing software on a Dataproc7m
Lab 5: Overview17
Lab 5: Demo and Review8m
Wrap up58
Review19
3개의 읽기 자료
Using Cloud Functions for Data Processing10m
Cloud Dataproc to BigQuery Connectors10m
Cloud Dataproc Workflow Animation10m
1개 연습문제
Module 3 Quiz2m
완료하는 데 1시간 필요

Module 4: Analyzing Unstructured Data

...
7 videos (Total 24 min), 2 quizzes
7개의 동영상
Natural Language Processing close-up2m
Lab 6: Overview1m
Lab 6: Demo and Review10m
Wrap up16
1개 연습문제
Module 4 Quiz2m
4.5
384개의 리뷰Chevron Right

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38%

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Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform의 최상위 리뷰

대학: RWApr 23rd 2019

The course has introduced me to hadoop tools. I have learned how easy it is to setup a hadoop cluster using Dataproc. Will sure look for cases that have implemented hadoop and replicate on GCP.

대학: LYMar 1st 2019

This is very handy course compared with other cloud platform where a customized environment was provided without concerning setup it on my own. This is very thoughtful and I'm very appreciated.

Google 클라우드 정보

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....

Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP 전문 분야 정보

This five-week, accelerated online specialization provides participants a hands-on introduction to designing and building data processing systems on Google Cloud Platform. Through a combination of presentations, demos, and hand-on labs, participants will learn how to design data processing systems, build end-to-end data pipelines, analyze data and carry out machine learning. The course covers structured, unstructured, and streaming data. This course teaches the following skills: • Design and build data processing systems on Google Cloud Platform • Leverage unstructured data using Spark and ML APIs on Cloud Dataproc • Process batch and streaming data by implementing autoscaling data pipelines on Cloud Dataflow • Derive business insights from extremely large datasets using Google BigQuery • Train, evaluate and predict using machine learning models using Tensorflow and Cloud ML • Enable instant insights from streaming data This class is intended for developers who are responsible for: • Extracting, Loading, Transforming, cleaning, and validating data • Designing pipelines and architectures for data processing • Creating and maintaining machine learning and statistical models • Querying datasets, visualizing query results and creating reports >>> By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

자주 묻는 질문

  • 예. 등록하기 전에 첫 번째 비디오를 미리 보고 강의 계획을 검토할 수 있습니다. 미리 보기에 포함되지 않은 콘텐츠를 이용하려면 강좌를 구매해야 합니다.

  • 세션 시작일 전에 강좌에 등록하면 해당 강좌의 모든 강의 비디오 및 읽기 자료에 접근할 수 있습니다. 수업이 시작되면 과제를 제출할 수 있습니다.

  • 등록 후 세션이 시작되면 읽기 자료 항목 및 강좌 토론 포럼을 포함하여 모든 비디오와 기타 리소스를 이용할 수 있습니다. 연습 평가를 보고 제출하며 필요한 성적 평가 과제를 완료하여 성적을 받고 강좌 수료증을 취득할 수 있습니다.

  • 강좌를 성공적으로 수료하면 전자 강좌 수료증이 성취도 페이지에 추가됩니다. 해당 페이지에서 강좌 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다.

  • 이 강좌는 현재 Coursera에서 수업료를 결제했거나 재정 지원(해당하는 경우)을 받은 학습자만 이용할 수 있는 강좌입니다.

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