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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 Lake Data Warehouse
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    8時間 中級 universal_currency_alt クレジット: 25

    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。

    このアクティビティを完了して、バッジを獲得しましょう。開発したスキルを公開して、クラウド分野でのキャリアをアピールしてください。

    Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - 日本語版 のバッジ
    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
    プレビュー