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Microcredential

Data Engineering with Google Cloud 日本語版

Google Cloud and Google via Coursera Specialization

Overview

Google Cloud 認定資格を取得したユーザーのうち 87% が、クラウド関連のスキルについて一層自信がついたと感じています。このプログラムでは、キャリアアップに必要なスキルを身に付け、業界で一目置かれる Google Cloud Associate Cloud Engineer 認定資格の取得に向けたトレーニングを受けることができます。 Google Cloud 認定資格の取得までのステップ: 1. Coursera の Cloud Engineering with Google Cloud プロフェッショナル認定資格取得向けプログラムを修了する 2. Google Cloud Associate Cloud Engineer 認定試験に関するその他の推奨リソースを確認する 3. Associate Cloud Engineer の試験ガイドを確認する 4. Associate Cloud Engineer 認定試験の質問例に回答する 5. Google Cloud 認定資格取得のための登録を行う(リモートまたはテストセンターでの受験) 応用学習プロジェクト このプロフェッショナル認定資格取得に向けたプログラムには、Qwiklabs プラットフォームを使用したハンズオンラボが組み込まれています。 こうしたハンズオン コンポーネントにより、学んだスキルを実際に使ってみることができます。プロジェクトでは、Google Cloud Platform のプロダクトを Qwiklabs 内で使用できるようになっています。モジュール全体で説明されている概念を使用して、実践的な経験を積むことができます。 最新情報: 認定資格取得プログラムの修了チャレンジ(Coursera および Google Cloud による提供)

Syllabus

Course 1: Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版
- この 2 週間の速習オンデマンド コースでは、Google Cloud Platform(GCP)のビッグデータ機能と機械学習機能を紹介します。Google Cloud Platform の概要を簡単に説明した後、データ処理機能について詳しく説明します。 このコースを修了すると、受講者は次のことができるようになります。 • Google Cloud Platform のビッグデータと機械学習に関係する主要プロダクトの目的と価値を理解する • Cloud SQL と Cloud Dataproc を使用して既存の MySQL と Hadoop、Pig、Spark、Hive のワークロードを Google Cloud Platform に移行する • BigQuery と Cloud Datalab を使用してインタラクティブなデータ解析を実行する • Cloud SQL、Bigtable、Datastore のいずれかを選択する • TensorFlow を使用してニューラル ネットワークをトレーニングし、利用する • Google Cloud Platform のさまざまなデータ処理プロダクトについて理解し、選択する このコースは、次の 1 つ以上の分野で 1 年程度の経験がある方を対象としています。 • SQL などの一般的なクエリ言語 • 抽出、変換、読み込みの操作 • データ モデリング • 機械学習または統計 • Python でのプログラミング Google アカウントに関する注意点: • 現在 Google サービスは中国では使用できません。

Course 2: Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP 日本語版
- 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、それぞれのストレージのユースケースに焦点を当て、Google Cloud Platform で利用可能なデータレイクおよびデータ 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、適切なデータ パイプラインが事業運営にもたらすメリットについて述べ、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。受講者は Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform のデータレイクとデータ ウェアハウスを実際に使ってみることができます。

Course 3: Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版
- データ パイプラインは通常、Extract-Load(抽出、読み込み)、Extract-Load-Transform(抽出、読み込み、変換)、Extract-Transform-Load(抽出、変換、読み込み)のいずれかの方式に分類されます。このコースでは、どの方式をどのような場合にバッチデータに対して使用すべきかを説明します。また、Google Cloud Platform 上のデータ変換技術(BigQuery など)、Cloud Dataproc での Spark の実行、Cloud Data Fusion でのパイプライン グラフ、Cloud Dataflow によるサーバーレスのデータ処理についても取り上げます。Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform でデータ パイプライン コンポーネントを実際に構築できます。

Course 4: Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP 日本語版
- * 注: このコースは、本専門講座の旧バージョンの内容を更新して新たに作成したものです。 ストリーミングの活用によって事業運営に関する指標をリアルタイムで入手できるようになり、企業ではますますストリーミング データの処理が行われるようになっています。このコースでは、Google Cloud Platform でストリーミング データ パイプラインを構築する方法について説明します。受信したストリーミング データを処理するための Cloud Pub/Sub についても解説します。また、Cloud Dataflow を使用してストリーミング データに集計と変換を適用する方法と、処理済みレコードを BigQuery やCloud Bigtable に保存して分析する方法も取り上げます。Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform でストリーミング データ パイプライン コンポーネントを実際に構築することができます。

Course 5: Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版
- 機械学習をデータ パイプラインに組み込むことで、企業はデータから効率的に分析情報を抽出できるようになります。このコースでは、必要なカスタマイズの程度に応じて、Google Cloud Platform で機械学習をデータ パイプラインに組み込む方法をいくつか説明します。たとえば、ほとんどあるいはまったくカスタマイズが必要ない場合向けの AutoML、機械学習機能の大幅なカスタマイズが必要な場合向けの AI Platform Notebooks と BigQuery Machine Learning を紹介します。また、このコースでは、Kubeflow を使用して機械学習ソリューションを本稼働させる方法についても説明します。受講者は Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform での機械学習モデルの構築を実際に体験することができます。

Course 6: Preparing for the Google Cloud Professional Data Engineer Exam 日本語版
- コースより抜粋:「最善の試験対策は職務に必要なスキルを身に付けることである」 このコースでは、トップダウン アプローチを使ってすでに身に着けている知識とスキルを把握し、情報とスキルが不十分な分野を特定します。本コースを受講することにより、独自の対策計画を立てることができます。わかっていることとわからないことを明確にし、この職務を担当する際に必要なスキルの習得と向上にお役立てください。 このコースでは、試験ガイドの概要に沿って、受講者が特定の分野とそれに関連するコンセプトを十分に理解しているか、またはさらなる学習が必要かを判断できるように、「判断基準」となるコンセプトを提示します。また、ケース分析、技術的に注意すべきポイントの特定、提案ソリューションの開発などの認知スキルを含む主要な職務スキルについて学び、実践する機会も用意されています。これらは職務スキルであると同時に試験スキルでもあります。アクティビティ トラッキング チャレンジラボでは基礎能力のテストも行います。試験問題と同じような例題と解答も多数用意されており、コースの最後には採点式ではない模擬試験問題と、受験を想定した採点式の模擬試験問題に取り組みます。

Courses

Taught by

Google Cloud Training

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