Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - 日本語版
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - 日本語版
These skills were generated by A.I. Do you agree this course teaches these skills?
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。
コース情報
目標
- データ パイプラインを構成する 2 つの主要コンポーネントである、データレイクとデータ ウェアハウスの違いを理解する。
- 各ストレージ タイプのユースケースを確認し、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について、技術的な詳細を学習する。
- 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理解する。
- 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。参加者には次も必要です。• 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。• 一般的なプログラミング言語（Python など）を使用してアプリケーションを開発した経験がある。• 機械学習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)
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