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Google Cloud コンソールでスキルを試す

Martinez Carrillo Juan Manuel

メンバー加入日: 2019

ダイヤモンド リーグ

16255 ポイント
Understanding LookML in Looker Earned 12月 26, 2024 EST
Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する Earned 12月 24, 2024 EST
BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング Earned 1月 6, 2024 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 Earned 1月 5, 2024 EST
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 基礎 Earned 12月 29, 2023 EST
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する Earned 12月 29, 2023 EST
Google Cloud における復元力のあるストリーミング分析システムの構築 Earned 12月 29, 2023 EST
Google Cloud でのバッチデータ パイプラインの構築 Earned 12月 18, 2023 EST
Google Cloud を使用したデータレイクとデータ ウェアハウスのモダナイゼーション Earned 10月 16, 2023 EDT

In this quest, you will get hands-on experience with LookML in Looker. You will learn how to write LookML code to create new dimensions and measures, create derived tables and join them to Explores, filter Explores, and define caching policies in LookML.

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「Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 データのフィルタ、並べ替え、ピボット、異なる Looker Explore から取得した結果の統合、 関数と演算子を使用してデータを分析し可視化するための Looker ダッシュボードとレポートの作成に関するスキルを実証できます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での 知識の応用力を証明するものです。このスキルバッジ コースと 最終評価チャレンジラボを完了し、スキルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。

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BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング」のスキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用した BigQuery へのデータ変換パイプラインの構築、 Cloud Storage、Dataflow、BigQuery を使用した抽出、変換、読み込み（ETL）ワークフローの構築、 BigQuery ML を使用した ML モデルの構築に関するスキルを実証できます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。スキルバッジ コースと 最終評価チャレンジラボを完了し、デジタルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。

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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。

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このコースは、Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理に関する 3 コースシリーズのパート 1 です。この最初のコースでは、始めに Apache Beam とは何か、そして Dataflow とどのように関係しているかを復習します。次に、Apache Beam のビジョンと Beam Portability フレームワークの利点について説明します。Beam Portability フレームワークによって、デベロッパーが好みのプログラミング言語と実行バックエンドを使用できるビジョンが実現します。続いて、Dataflow によってどのように費用を節約しながらコンピューティングとストレージを分離できるか、そして識別ツール、アクセスツール、管理ツールがどのように Dataflow パイプラインと相互に機能するかを紹介します。最後に、Dataflow でそれぞれのユースケースに合った適切なセキュリティ モデルを実装する方法について学習します。

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「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。 スキルバッジは、Google Cloud の プロダクトとサービスに関する習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジです。 これは、インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を 証明するものです。このスキルバッジ コースと最終評価チャレンジラボを修了し、 デジタルバッジを獲得してネットワークで共有しましょう。

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ストリーミングによって企業が事業運営に関するリアルタイムの指標を取得できるようになり、ストリーミング データの処理を行う機会が増えてきました。このコースでは、Google Cloud 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学習します。受信ストリーミング データの処理のために Pub/Sub について説明します。また、このコースでは、Dataflow を使用してストリーミング データの集計や変換を行う方法、処理済みのレコードを分析用に BigQuery や Bigtable に保存する方法についても説明します。さらに、Qwiklabs を使用して Google Cloud でストリーミング 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います。

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通常、データ パイプラインは、「抽出、読み込み（EL）」、「抽出、読み込み、変換（ELT）」、「抽出、変換、読み込み（ETL）」のいずれかの考え方に分類できます。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。また、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います。

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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、「Google Cloud でのバッチデータ パイプラインの構築」コースに登録してください。

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