À propos de ce cours

Certificat partageable
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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. 12 heures pour terminer
Japonais
Sous-titres : Japonais, Anglais
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

6 minutes pour terminer

はじめに

6 minutes pour terminer
2 vidéos (Total 6 min)
2 vidéos
Google Cloud Platform と Qwiklabs の使用方法4 min
1 heure pour terminer

ストリーミング データの処理の概要

1 heure pour terminer
1 vidéo (Total 7 min)
1 exercice pour s'entraîner
ストリーミング データの処理の概要30 min
2 heures pour terminer

Cloud Pub/Sub を使用したサーバーレス メッセージング

2 heures pour terminer
6 vidéos (Total 31 min)
6 vidéos
Cloud Pub/Sub の push と pull5 min
Pub/Sub コードによるパブリッシュ4 min
まとめ1 min
ラボの概要: ストリーミング データを Pub/Sub にパブリッシュする18s
ラボのソリューション: ストリーミング データを Pub/Sub にパブリッシュする10 min
1 exercice pour s'entraîner
Cloud Pub/Sub を使用したサーバーレス メッセージング30 min
2 heures pour terminer

Cloud Dataflow のストリーミング機能

2 heures pour terminer
4 vidéos (Total 41 min)
4 vidéos
Cloud Dataflow のウィンドウ処理10 min
ラボの概要: ストリーミング データ パイプライン21s
ラボのソリューション: ストリーミング データ パイプライン25 min
1 exercice pour s'entraîner
Cloud Dataflow のストリーミング機能30 min
Semaine
2

Semaine 2

4 heures pour terminer

BigQuery と Bigtable の高スループットのストリーミング機能

4 heures pour terminer
7 vidéos (Total 57 min)
7 vidéos
ラボの概要: ストリーミング分析とダッシュボード9s
ラボのソリューション: ストリーミング分析とダッシュボード14 min
Cloud Bigtable による高スループットのストリーミング16 min
Cloud Bigtable パフォーマンスの最適化6 min
ラボの概要: Bigtable へのストリーミング データ パイプライン16s
ラボのソリューション: Bigtable へのストリーミング データ パイプライン12 min
2 exercices pour s'entraîner
ストリーミング分析とダッシュボード4 min
Cloud Bigtable を使用した高スループット ストリーミング30 min
3 heures pour terminer

BigQuery の高度な機能とパフォーマンス

3 heures pour terminer
7 vidéos (Total 48 min)
7 vidéos
デモ: GIS 関数と BigQuery を使用したマッピング16 min
WITH 句と永続テーブルの比較2 min
分析ウィンドウ関数14 min
ラボの概要: BigQuery クエリを最適化してパフォーマンスを改善する22s
パフォーマンスに関する考慮事項2 min
ラボの概要: BigQuery で日付パーティション分割テーブルを作成する14s
1 exercice pour s'entraîner
BigQuery の高度な機能とパフォーマンスに関する注意事項30 min
1 minute pour terminer

まとめ

1 minute pour terminer
1 vidéo (Total 1 min)
1 vidéo

À propos du Spécialisation Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 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, Big Data and ML on Google Cloud 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.

  • Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.

  • Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.

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