Deryabina Olga
メンバー加入日: 2025
ダイヤモンド リーグ
19254 ポイント
Google Cloud でストリーミング データ パイプラインを構築する
Earned 8月 8, 2025 EDT
Knowledge Catalog を使用したデータメッシュの構築
Earned 8月 2, 2025 EDT
Google Cloud でのバッチデータ パイプラインの構築
Earned 7月 25, 2025 EDT
Google データクラウドを使用してデータを共有する
Earned 7月 24, 2025 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備
Earned 7月 20, 2025 EDT
ストリーミング分析を BigQuery に読み込む
Earned 7月 11, 2025 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す
Earned 7月 7, 2025 EDT
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する
Earned 7月 1, 2025 EDT
Google Cloud でデータレイクとデータ ウェアハウスを構築する
Earned 6月 14, 2025 EDT
Data Engineering on Google Cloud の概要
Earned 6月 11, 2025 EDT
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PDE 認定試験対策
Earned 6月 5, 2025 EDT
このコースでは、ストリーミング データ パイプラインの構築時に直面する実際の問題を解決するために、実践的な演習を行います。ポイントは、Google Cloud プロダクトを使用して、絶えず流れ続けるデータを効果的に管理することです。
詳細
「Knowledge Catalog を使用したデータメッシュの構築」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、Knowledge Catalog を使用してデータメッシュを構築し、 Google Cloud 上のデータ セキュリティ、ガバナンス、検出を強化するスキルを実証できます。このコースでは、Knowledge Catalog でアセットにタグを付け、IAM ロールを割り当て、データ品質を評価する方法を練習し、そのスキルをテストします。
詳細
この中級コースでは、Google Cloud で堅牢なバッチデータ パイプラインを設計、構築、最適化する方法を学習します。基本的なデータ処理から一歩進んで、大規模なデータ変換と効率的なワークフロー オーケストレーションを確認します。この内容は、タイムリーなビジネス インテリジェンスと重要なレポートの作成に不可欠です。
実装に Apache Beam 用の Dataflow と Apache Spark 向け Serverless（Dataproc Serverless）を使用する実践的な演習を行い、パイプラインの信頼性の確保と効果的な運用を実現するために、データの品質、モニタリング、アラートに関する重要な考慮事項に対処します。データ ウェアハウジング、ETL / ELT、SQL、Python、Google Cloud のコンセプトに関する基本的な知識があることが推奨されます。
詳細
「Google データクラウドを使用してデータを共有する」スキルバッジ コースを修了して、スキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Google Cloud の データ共有パートナーに関する実践的な経験を積むことができます。これらのパートナーは、顧客が分析ユースケースで活用できる独自のデータセットを 保有しています。顧客は、このデータをサブスクライブし、自身のプラットフォーム内で クエリを実行し、それを独自のデータセットで拡張して、 可視化ツールを使用して顧客向けのダッシュボードを作成します。
詳細
「Google Cloud の ML API 用にデータを準備」コースの入門スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用したデータのクリーニング、Dataflow でのデータ パイプラインの実行、Managed Service for Apache Spark でのクラスタの作成と Apache Spark ジョブの実行、 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API、Video Intelligence API などの ML API の呼び出しに関するスキルを証明できます。
詳細
「ストリーミング分析を BigQuery に読み込む」 スキルバッジ コースを修了してスキルバッジを獲得し、ストリーミングで Pub/Sub、Dataflow、BigQuery を組み合わせて 分析のためにデータをストリーミングしましょう。
詳細
「BigQuery のデータから分析情報を引き出す」の入門スキルバッジを獲得すると、 SQL クエリの作成、一般公開テーブルに対するクエリの実行、BigQuery へのサンプルデータの読み込み、BigQuery でのクエリ バリデータを使用した一般的な構文エラーのトラブルシューティング、 BigQuery データへの接続による Data Studio でのレポート作成といったスキルを実証できます。
詳細
「BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する」スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 データの結合による新しいテーブルの作成、結合のトラブルシューティング、UNION を使用したデータの連結、日付パーティション分割テーブルの作成、 BigQuery での JSON、配列、構造体の操作に関するスキルを証明できます。
詳細
データレイクとデータ ウェアハウスを使用する従来のアプローチは効果的ですが、特に大規模な企業環境においては欠点があります。このコースでは、データ レイクハウスのコンセプトと、データ レイクハウスの作成に使用する Google Cloud プロダクトについて説明します。レイクハウス アーキテクチャは、オープン スタンダードのデータソースを使用し、データレイクとデータ ウェアハウスの優れた機能を組み合わせて、両者の欠点の多くに対処します。
詳細
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。
詳細
Gemini Notebook を使用して、Professional Data Engineer 認定試験に向けた自分専用の学習ガイドを作成する方法を学びます。Gemini Notebook の機能を確認して、Gemini Notebook でノートブックを作成し、認定試験の対策として学習ガイドを活用する方法を身につけます。
詳細
