通常、データ パイプラインは、「抽出、読み込み」、「抽出、読み込み、変換」、「抽出、変換、読み込み」のいずれかの枠組みに分類できます。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。受講者には、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っていただきます。
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Über diesen Kurs
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Coursera-Labore
Enthält praktische Lernprojekte.
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Japanisch
Was Sie lernen werden
データ読み込みのさまざまな方法の確認: EL、ELT、ETL について、また何をどのタイミングで使用するか
Dataproc での Hadoop の実行、Cloud Storage の活用、Dataproc ジョブの最適化
Dataflow を使用したデータ処理パイプラインの構築
Data Fusion と Cloud Composer を使用したデータ パイプラインの管理
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
1 Minute zum Abschließen
はじめに
1 Minute zum Abschließen
1 Video (Gesamt 1 min)
23 Minuten zum Abschließen
バッチデータ パイプラインの構築の概要
23 Minuten zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 21 min)
2 Stunden zum Abschließen
Dataproc での Spark の実行
2 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 48 min)
10 Stunden zum Abschließen
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理
10 Stunden zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 36 min)
Häufig gestellte Fragen
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