About this Course

다음 전문 분야의 5개 강좌 중 4번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 8시간 필요

권장: 1 週間の学習(6~8 時間/週)...

일본어

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

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Course을(를) 수강하는 학습자

  • Engineers
  • Software Engineers

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 7분 필요

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

1개 동영상 (총 7분)
1개의 동영상
완료하는 데 5시간 필요

BigQuery によるサーバーレス データ分析

19개 동영상 (총 123분), 4 quizzes
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4m
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

12개 동영상 (총 97분), 4 quizzes
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4m

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

  • 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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