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Google Cloud コンソールでスキルを試す

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Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - 日本語版

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Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - 日本語版

magic_button Data Storage Google Cloud Google Cloud Services
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8時間 中級

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。

Skill badges validate your practical knowledge on specific products through hands-on labs and challenge assessments. Earn a badge by completing a course or jump straight into the challenge lab to get your badge today. Badges prove your proficiency, enhance your professional profile, and ultimately lead to increased career opportunities. Visit your profile to track badges you’ve earned.

info
コース情報
目標
  • データレイクとデータ ウェアハウスの違いを確認する。
  • 各ストレージ タイプのユースケースのほか、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確認する。
  • データ エンジニアの役割と、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検討する。
  • 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確認する。
前提条件

このコースを有効に活用するには、「Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals」を修了しているか、同等の経験を有している必要があります。参加者には次の要件もあります。• SQL などの一般的なクエリ言語の基本的なスキルがある。• データ モデリングと ETL(抽出、変換、読み込み)アクティビティの経験がある。• Python などの一般的なプログラミング言語を使用してアプリケーションを開発した経験がある。• ML と統計の一方または両方の基本知識がある。

対象
本コースは、データセットに対するクエリの実行、クエリ結果の可視化、レポート作成を担当する開発者を対象としています。具体的な職務としては、データ エンジニア、データ アナリスト、データベース管理者、ビッグデータ アーキテクトなどが当てはまります。
使用できる言語
English、日本語、español (Latinoamérica)、français、português (Brasil)、italiano、한국어
このコースを修了した後はどうすればよいですか?
コースを修了した後は、学習プログラム のその他のコンテンツを確認したり、学習カタログ を閲覧したりできます。
どのようなバッジを獲得できますか?
コースを修了すると、修了バッジが付与されます。バッジはプロフィールで確認可能で、ソーシャル ネットワークで共有していただくこともできます。
オンデマンド パートナーを介してこのコースの受講を希望される場合
Coursera および Pluralsight で Google Cloud のコンテンツをご確認ください。
インストラクターによる指導をご希望の場合

チャレンジラボのパワー

コース全体を受講しなくても、スキルバッジを取得できるようになりました。スキルに自信がある方は、チャレンジラボに直接進んでください。

プレビュー