À propos de ce cours

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100 % en ligne
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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 10 heures pour terminer
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

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

1 heure pour terminer
5 vidéos (Total 39 min), 1 lecture, 1 quiz
5 vidéos
チャレンジ #1: 容量可変なデータはスケーラブルに取り込み可能で、フォールト トレラントである必要がある4 min
チャレンジ #2: レイテンシが予想される5 min
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30 min
2 heures pour terminer

モジュール 2: 可変ボリュームの取り込み

2 heures pour terminer
4 vidéos (Total 34 min)
4 vidéos
仕組み: トピックとサブスクリプション14 min
ラボの概要34s
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30 min
3 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

3 heures pour terminer
6 vidéos (Total 70 min)
6 vidéos
ストリーム処理における課題14 min
ライブ トラフィック データのためのストリーム処理パイプラインの構築11 min
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 理解度チェック30 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

1 heure pour terminer
3 vidéos (Total 20 min)
3 vidéos
ラボの概要45s
ラボのデモと復習5 min
1 exercice pour s'entraîner
モジュール 4 理解度チェック4 min
3 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

3 heures pour terminer
8 vidéos (Total 63 min)
8 vidéos
Bigtable: 大規模かつ高速、自動スケーリングの NoSQL4 min
Bigtable への取り込み4 min
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30 min

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

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.

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  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

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