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일본어

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

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제공자:

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

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완료하는 데 7분 필요

Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow へようこそ

완료하는 데 7분 필요
1개 동영상 (총 7분)
1개의 동영상
완료하는 데 6시간 필요

BigQuery によるサーバーレス データ分析

완료하는 데 6시간 필요
19개 동영상 (총 123분)
19개의 동영상
BigQuery とは5m
BigQuery のデモ3m
BigQuery の利点7m
リファレンス アーキテクチャの BigQuery8m
クエリと関数8m
サブクエリと複数のテーブル3m
ラボ - サーバーレス データ分析(Java / Python): パート 12m
ラボのデモと復習9m
データの読み込みとエクスポート2m
ラボのデモと復習13m
BigQuery の高度な機能7m
配列と構造6m
結合条件とウィンドウ関数6m
ユーザー定義の関数3m
ラボのデモと復習14m
パフォーマンスと料金7m
ワイルドカード テーブルとパーティショニング7m
BigQuery のプランとカテゴリ4m
1개 연습문제
モジュール 1 理解度チェック30m
완료하는 데 5시간 필요

Dataflow によるデータ処理パイプラインの自動スケーリング

완료하는 데 5시간 필요
12개 동영상 (총 97분)
12개의 동영상
Java および Python でのデータ パイプラインの記述9m
出入力と実行6m
ラボのデモと復習18m
MapReduce と並列処理11m
GroupBy と Combine7m
Combine と GroupBy の比較7m
ラボのデモと復習6m
副入力7m
ラボのデモと復習10m
Dataflow テンプレートと Dataprep4m
リソース31
1개 연습문제
モジュール 2 理解度チェック30m

Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版 특화 과정 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

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