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Предполагаемая нагрузка: 1 週間の学習(5~7 時間)...

Японский

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

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Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

2 ч. на завершение

モジュール 1: Cloud Dataproc の概要

2 ч. на завершение
16 видео ((всего 52 мин.))
16 видео
Cloud Dataproc に関する概要1мин
非構造化データとは4мин
非構造化データから値を抽出する7мин
ビッグデータを扱うアプローチ4мин
MapReduce と Hadoop のルーツ5мин
オンプレミス Hadoop の大きなオーバーヘッド1мин
Cloud Dataproc と その他の Hadoop 代替フレームワーク2мин
Dataproc クラスタを作成する4мин
Dataproc のカスタマイズ3мин
Dataproc と CLI40
ラボ 1: 概要11
ラボ 1: デモと復習7мин
カスタム マシンタイプ3мин
プリエンプティブ VM3мин
まとめ41
1 практическое упражнение
モジュール 1 理解度チェック30мин
3 ч. на завершение

モジュール 2: Dataproc ジョブの実行

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

モジュール 3: GCP の活用

3 ч. на завершение
10 видео ((всего 37 мин.))
10 видео
BigQuery のサポート8мин
ラボ 4: 概要31
ラボ 4: デモと復習4мин
クラスタのカスタマイズ4мин
Dataproc でソフトウェアをインストールする7мин
ラボ 5: 概要17
ラボ 5: デモと復習8мин
まとめ58
復習19
1 практическое упражнение
モジュール 3 理解度チェック30мин
2 ч. на завершение

モジュール 4: 非構造化データの分析

2 ч. на завершение
7 видео ((всего 24 мин.))
7 видео
機械学習の詳細3мин
機械学習の応用例3мин
自然言語処理の詳細2мин
ラボ 6: 概要1мин
ラボ 6: デモと復習10мин
まとめ16
1 практическое упражнение
モジュール 4 理解度チェック30мин

Специализация Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版: общие сведения

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 on Google Cloud Platform 日本語版

Часто задаваемые вопросы

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