À propos de ce cours

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 8 heures pour terminer

Recommandé : 1 週間の学習、6~8 時間/週...

Japonais

Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol, Japonais...

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
1 heure pour terminer

モジュール 1: ストリーミング分析パイプラインのアーキテクチャ

5 vidéos (Total 39 min), 1 lecture, 1 quiz
5 vidéos
チャレンジ #3: 即時分析が必要である6 min
いくつかのストリーミング シナリオについてディスカッションする8 min
1 lecture
ラボ ワークシート10 min
1 exercice pour s'entraîner
モジュール 1 の理解度チェック4 min
2 heures pour terminer

モジュール 2: 可変ボリュームの取り込み

4 vidéos (Total 34 min), 2 quiz
4 vidéos
ラボのデモと復習8 min
1 exercice pour s'entraîner
モジュール 2 の理解度チェック8 min
2 heures pour terminer

モジュール 3: ストリーミング パイプラインの実装

6 vidéos (Total 70 min), 2 quiz
6 vidéos
遅延データの処理: 透かし、トリガー、累積14 min
ラボの概要35s
ラボのデモと復習15 min
1 exercice pour s'entraîner
モジュール 3 の理解度チェック2 min
1 heure pour terminer

モジュール 4: ストリーミング分析とダッシュボード

3 vidéos (Total 20 min), 2 quiz
1 exercice pour s'entraîner
モジュール 4 の理解度チェック4 min
2 heures pour terminer

モジュール 5: スループットとレイテンシの要件の扱い

8 vidéos (Total 63 min), 2 quiz
8 vidéos
Bigtable を考慮した設計23 min
Bigtable へのストリーミング1 min
ラボのデモと復習4 min
パフォーマンスに関する考慮事項6 min
Data Engineering on GCP 専門分野認定の概要8 min
1 exercice pour s'entraîner
モジュール 5 の理解度チェック6 min

À propos de Google Cloud

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....

À propos du Spécialisation Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版

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

Foire Aux Questions

  • Oui, vous pouvez prévisualiser la première vidéo et consulter le programme du cours avant de vous inscrire. Vous devez acheter le cours pour accéder au contenu non inclus dans la prévisualisation.

  • Si vous décidez de vous inscrire au cours avant la date de début de session, vous aurez accès à toutes les vidéos et lectures du cours. Vous pourrez soumettre des devoirs à partir du début de la session.

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) et que votre session commence, vous avez accès à toutes les vidéos et aux autres ressources, y compris les éléments à lire et le forum de discussion du cours. Vous pouvez afficher et soumettre des devoirs pour vous exercer, et terminer les devoirs notés requis pour obtenir une note et un Certificat de Cours.

  • Si vous réussissez le cours, votre Certificat de Cours électronique sera ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat de Cours ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.

  • Ce cours fait partie du nombre restreint de cours proposés par Coursera actuellement disponibles uniquement aux étudiants ayant payé les frais du cours ou bénéficié de l'Aide Financière, lorsqu'elle est disponible.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.