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、それぞれのストレージのユースケースに焦点を当て、Google Cloud Platform で利用可能なデータレイクおよびデータ 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、適切なデータ パイプラインが事業運営にもたらすメリットについて述べ、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。受講者は Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform のデータレイクとデータ ウェアハウスを実際に使ってみることができます。
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版
von
Über diesen Kurs
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100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 8 Stunden zum Abschließen
Japanisch
Untertitel: Japanisch, Englisch
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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.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
7 Minuten zum Abschließen
はじめに
このモジュールでは、データ エンジニアリングの専門講座とコースの内容を紹介します。
7 Minuten zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 7 min)
2 Stunden zum Abschließen
データ エンジニアリング
このモジュールでは、データ エンジニアの役割と、クラウドでデータ エンジニアリングを行うべき理由を説明します
2 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 55 min)
13 Videos
データ エンジニアリングの課題を分析する8m
BigQuery の概要3m
データレイクとデータ ウェアハウス5m
デモ: BigQuery での連携クエリ6m
トランザクション データベースとデータ ウェアハウスの比較4m
他のデータチームと効果的に連携する6m
データアクセスとデータ ガバナンスを管理する2m
デモ: DLP API を使用してデータセット内の個人情報（PII）を検出する1m
本番環境向けパイプラインを構築する2m
GCP ユーザーの事例紹介3m
まとめ1m
ラボの概要: BigQuery を使用した分析17
1 praktische Übung
データ エンジニアリングの概要30m
2 Stunden zum Abschließen
データレイクの構築
このモジュールではデータレイクの概要のほか、Google Cloud Storage を GCP 上のデータレイクとして使用する方法について説明します
2 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 58 min)
10 Videos
データレイクの概要10m
GCP のデータ ストレージと ETL のオプション4m
Cloud Storage を使用したデータレイクの構築10m
デモ: Google Cloud Storage のストレージ クラスと Cloud Functions を使用したコストの最適化7m
Cloud Storage のセキュリティ機能5m
あらゆる種類のデータの保存5m
デモ: BigQuery で Parquet ファイルと ORC ファイルに対して連携クエリを実行する4m
リレーショナル データのクラウドへの保存1m
リレーショナル データレイクとしての Cloud SQL7m
ラボ: タクシーデータを Cloud SQL に読み込む27
1 praktische Übung
データレイクの構築4m
4 Stunden zum Abschließen
データ ウェアハウスの構築
このモジュールでは、GCP のデータ ウェアハウスとして使用できる BigQuery について説明します
4 Stunden zum Abschließen
17 Videos (Gesamt 93 min)
17 Videos
BigQuery の概要1m
デモ: テラバイト規模のデータを数秒でクエリする7m
はじめに9m
データの読み込み11m
ラボの概要: BigQuery にデータを読み込む21
スキーマの確認24
デモ: スキーマの確認10m
スキーマ設計3m
ネストされたフィールドと繰り返しフィールド8m
デモ: ネストされたフィールドと繰り返しフィールド15m
ラボの概要: BigQuery で JSON データと配列データを操作する13
パーティショニングとクラスタ化による最適化5m
デモ: パーティション分割テーブルの作成7m
デモ: パーティショニングとクラスタ化6m
プレビュー: バッチデータとストリーミング データの変換2m
まとめ1m
1 praktische Übung
データ ウェアハウスの構築4m
2 Minuten zum Abschließen
まとめ
このモジュールでは、本コースで学んだすべてのトピックを復習します
2 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 2 min)
1 Video
コースのまとめ1m
Über den Spezialisierung 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。
Häufig gestellte Fragen
Kann ich vor der Anmeldung eine Vorschau des Kurses ansehen?
Ja, Sie können eine Vorschau des ersten Videos und den Lehrplan ansehen, bevor Sie sich anmelden. Sie müssen den Kurs kaufen, um Zugriff auf die Inhalte zu erhalten, die nicht in der Vorschau inbegriffen sind.
Was bekomme ich, wenn ich mich anmelde?
Sobald Sie sich anmelden und Ihre Kurseinheit beginnt, haben Sie Zugriff auf alle Videos und andere Ressourcen, einschließlich der Texte und des Kurs-Diskussionsforums. Sie können praktische Aufgaben ansehen und einreichen und erforderliche bewertete Aufgaben abschließen, um eine Bewertung und ein Kurszertifikat zu erhalten.
Wann erhalte ich mein Kurszertifikat?
Wenn Sie den Kurs erfolgreich abschließen, wird der Seite „Errungenschaften“ Ihr elektronisches Kurszertifikat hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Kurszertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
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