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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 11 Stunden zum Abschließen
Japanisch
Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Deutsch, Englisch, Spanisch, Japanisch...
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

モジュール 1: Cloud Dataproc の概要

2 Stunden zum Abschließen
16 Videos (Gesamt 52 min)
16 Videos
Cloud Dataproc に関する概要1m
非構造化データとは4m
非構造化データから値を抽出する7m
ビッグデータを扱うアプローチ4m
MapReduce と Hadoop のルーツ5m
オンプレミス Hadoop の大きなオーバーヘッド1m
Cloud Dataproc と その他の Hadoop 代替フレームワーク2m
Dataproc クラスタを作成する4m
Dataproc のカスタマイズ3m
Dataproc と CLI40
ラボ 1: 概要11
ラボ 1: デモと復習7m
カスタム マシンタイプ3m
プリエンプティブ VM3m
まとめ41
1 praktische Übung
モジュール 1 理解度チェック30m
3 Stunden zum Abschließen

モジュール 2: Dataproc ジョブの実行

3 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 51 min)
13 Videos
ジョブを送信する方法1m
ラボ 2: 概要1m
ラボ 2: デモと復習11m
ストレージとコンピューティングの分離6m
データ処理の進化5m
データ処理におけるネットワーキングの重要性3m
Spark でストレージとコンピューティングを分離する1m
Spark のジョブを送信する3m
Spark のコンセプトに関する概要2m
ラボ 3: 概要45
ラボ 3: デモと復習8m
モジュールのまとめ18
1 praktische Übung
モジュール 2 理解度チェック30m
3 Stunden zum Abschließen

モジュール 3: GCP の活用

3 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 37 min)
10 Videos
BigQuery のサポート8m
ラボ 4: 概要31
ラボ 4: デモと復習4m
クラスタのカスタマイズ4m
Dataproc でソフトウェアをインストールする7m
ラボ 5: 概要17
ラボ 5: デモと復習8m
まとめ58
復習19
1 praktische Übung
モジュール 3 理解度チェック30m
2 Stunden zum Abschließen

モジュール 4: 非構造化データの分析

2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 24 min)
7 Videos
機械学習の詳細3m
機械学習の応用例3m
自然言語処理の詳細2m
ラボ 6: 概要1m
ラボ 6: デモと復習10m
まとめ16
1 praktische Übung
モジュール 4 理解度チェック30m

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。 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

Häufig gestellte Fragen

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  • 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.

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