About this Course
최근 조회 3,717

다음 전문 분야의 5개 강좌 중 3번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 7시간 필요

권장: 1 週間の学習(5~7 時間/週)...

일본어

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

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 2시간 필요

モジュール 1: Cloud Dataproc の概要

...
16 videos (Total 52 min), 2 quizzes
16개의 동영상
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 CLI40
ラボ 1: 概要11
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41
1개 연습문제
モジュール 1 理解度チェック4m
완료하는 데 3시간 필요

モジュール 2: Dataproc ジョブの実行

...
13 videos (Total 51 min), 3 quizzes
13개의 동영상
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45
ラボ 3: デモと復習8m
モジュールのまとめ18
1개 연습문제
モジュール 2 理解度チェック2m
완료하는 데 3시간 필요

モジュール 3: GCP の活用

...
10 videos (Total 37 min), 3 quizzes
10개의 동영상
BigQuery のサポート8m
ラボ 4: 概要31
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17
ラボ 5: デモと復習8m
まとめ58
復習19
1개 연습문제
モジュール 3 理解度チェック2m
완료하는 데 1시간 필요

モジュール 4: 非構造化データの分析

...
7 videos (Total 24 min), 2 quizzes
7개의 동영상
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
まとめ16
1개 연습문제
モジュール 4 理解度チェック2m

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 on Google Cloud Platform 日本語版 전문 분야 정보

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 on Google Cloud Platform 日本語版

자주 묻는 질문

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  • 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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