メンバー加入日: 2022
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - 日本語版
Earned 5月 20, 2025 EDT
Data Engineering on Google Cloud の概要
Earned 5月 20, 2025 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - 日本語版
Earned 10月 25, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版
Earned 10月 10, 2022 EDT
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。
このコースでは、Google Cloud におけるデータ エンジニアリング、データ エンジニアの役割と責任、それらが Google Cloud の各サービスにどのように対応しているかについて学びます。また、データ エンジニアリングの課題に対処する方法も学習します。
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。
このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータ パイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。