Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版

Google Cloud via Coursera Specialization

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Coursera Specialization
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Japanese
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Intermediate

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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

Syllabus

Course 1: Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版
- Offered by Google Cloud. このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI ... Enroll for free.

Course 2: Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP 日本語版
- Offered by Google Cloud. "すべてのデータパイプラインには、データレイクとデータウェアハウスという 2 つの主要コンポーネントがあります。このコースでは、各ストレージタイプのユースケースを紹介し、Google Cloud ... Enroll for free.

Course 3: Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版
- Offered by Google Cloud. 通常、データ ... Enroll for free.

Course 4: Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP 日本語版
- Offered by Google Cloud. ストリーミングによって企業が事業運営に関するリアルタイムの指標を取得できるようになり、ストリーミングデータの処理を行う機会が増えてきました。このコースでは、Google Cloud でストリーミングデータ ... Enroll for free.

Course 5: Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版
- Offered by Google Cloud. ML をデータパイプラインに組み込むと、データから分析情報を抽出する能力を向上できます。このコースでは、Google Cloud でデータパイプラインに ML ... Enroll for free.

Courses

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9 hours 13 minutes
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このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータパイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。
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6 hours 36 minutes
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ML をデータパイプラインに組み込むと、データから分析情報を抽出する能力を向上できます。このコースでは、Google Cloud でデータパイプラインに ML を含める複数の方法について説明します。カスタマイズがほとんど、またはまったく必要ない場合のために、このコースでは AutoML について説明します。よりカスタマイズされた ML 機能については、Notebooks と BigQuery の機械学習（BigQuery ML）を紹介します。また、Vertex AI を使用して ML ソリューションを本番環境に導入する方法も説明します。
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8 hours 38 minutes
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"すべてのデータパイプラインには、データレイクとデータウェアハウスという 2 つの主要コンポーネントがあります。このコースでは、各ストレージタイプのユースケースを紹介し、Google Cloud で利用可能なデータレイクとデータウェアハウスのソリューションを技術的に詳しく説明します。また、データエンジニアの役割や、効果的なデータパイプラインが事業運営にもたらすメリットについて確認し、クラウド環境でデータエンジニアリングを行うべき理由を説明します。これは「Data Engineering on Google Cloud」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Building Batch Data Pipelines on Google Cloud」コースに登録してください。"
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10 hours 58 minutes
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ストリーミングによって企業が事業運営に関するリアルタイムの指標を取得できるようになり、ストリーミングデータの処理を行う機会が増えてきました。このコースでは、Google Cloud でストリーミングデータパイプラインを構築する方法について学習します。受信ストリーミングデータの処理のために Pub/Sub について説明します。また、このコースでは、Dataflow を使用してストリーミングデータの集計や変換を行う方法、処理済みのレコードを分析用に BigQuery や Cloud Bigtable に保存する方法についても説明します。さらに、Qwiklabs を使用して Google Cloud でストリーミングデータパイプラインのコンポーネントを構築する実践演習を行います。
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17 hours 12 minutes
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通常、データパイプラインは、「抽出、読み込み（EL）」、「抽出、読み込み、変換（ELT）」、「抽出、変換、読み込み（ETL）」のいずれかの考え方に分類できます。このコースでは、バッチデータではどの枠組みを、どのような場合に使用するのかについて説明します。本コースではさらに、BigQuery、Dataproc 上での Spark の実行、Cloud Data Fusion のパイプラインのグラフ、Dataflow でのサーバーレスのデータ処理など、データ変換用の複数の Google Cloud テクノロジーについて説明します。また、Qwiklabs を使用して Google Cloud でデータパイプラインのコンポーネントを構築する実践演習を行います。