Tag: データパイプライン

Google Cloudでデータエンジニアリングと機械学習を学ぼう!「Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版」レビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/gcp-data-machine-learning-jp こんにちは!今日はCourseraで提供されている「Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版」コースについてご紹介します。このコースは、Google Cloudが提供しており、その名の通り、データエンジニアリングやビッグデータ、機械学習の基礎を学ぶことができます。 ### コースの概要 このコースでは、データエンジニアリングのキャリアをスタートし、ビッグデータと機械学習を用いてビジネス価値を生み出す力を身につけることを目指します。特に、Google Cloudの最新技術を駆使して、データを効果的に処理・分析する方法を学べるのが特徴です。 ### シラバスの詳細 コースは以下のようなモジュールで構成されています: 1. (https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-jp) – Google Cloudのビッグデータと機械学習の製品・サービスを紹介。 2. (https://www.coursera.org/learn/data-lakes-data-warehouses-gcp-jp) – データレイクとデータウェアハウスについてのユースケースを紹介。…

IBMのBI Foundations with SQL, ETL, and Data Warehousingコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/bi-foundations-sql-etl-data-warehouse コース概要 IBMが提供する「BI Foundations with SQL, ETL and Data Warehousing」は、ビジネスインテリジェンス(BI)とデータ分析の成功に向けた基盤を築く絶好の機会です。このコースでは、データパイプライン、データウェアハウス、レポート、ダッシュボードを構築するための実践的なスキルを習得できます。 シラバスの詳細 Linuxコマンドとシェルスクリプト入門 – LinuxやUNIXの基本的なコマンドを実践的に理解するためのコースです。 データサイエンスのためのデータベースとSQL – データ分析やデータサイエンスの専門家にとって必須のSQLを学ぶことができます。 シェル、Airflow、KafkaによるETLとデータパイプライン – 生のデータを分析可能なデータへと変換するアプローチを深く掘り下げます。 データウェアハウジングとBI分析の入門 – 自己学習形式でデータウェアハウスとBI分析の旅を始めることができます。 受講した感想 このコースを受講してよかった点は、実践的なスキルが身につくことで、理論だけでなく実際に手を動かしてデータを扱うことができる点です。特に、データパイプラインの構築やダッシュボードの作成において、実用的な知識が得られました。 おすすめポイント これからBIやデータ分析を学びたい方、または関心がある方にとって、とても役立つ内容です。専門的な知識がなくても、ゼロから学ぶことができるため、初心者にも優しい設計になっています。さらに、IBMの認定コースであり、信頼性も高いです。 まとめ…

Google Cloudのサーバーレスデータ処理コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/serverless-data-processing-with-dataflow 皆さん、こんにちは!今日は、Google Cloudが提供する素晴らしいオンラインコース「Serverless Data Processing with Dataflow」についてレビューしたいと思います。このコースは、データ処理におけるサーバーレスアーキテクチャの利点と、その実装方法を学びたい方に最適です。 このコースは3つのパートに分かれており、各部分が以下のようになっています: Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations – この最初の部分では、サーバーレスデータ処理の基本概念を紹介し、どのように大規模なデータアプリケーションを構築できるかに焦点を当てています。 Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines – この第二部分では、データパイプラインの開発にさらに深く踏み込みます。具体的な技術を用いて、データを効果的に処理し、リアルタイムで結果を生み出す方法について学びます。 Serverless Data Processing…

Google Cloudで学ぶデータエンジニアリング: コースレビューとおすすめ

Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/gcp-data-machine-learning-br 最近、Google Cloudが提供するCourseraのコース「データエンジニア、ビッグデータと機械学習」を受講しました。このコースは、データエンジニアリングの基本を学ぶには最適な選択肢です。 **コース概要** 「データエンジニア、ビッグデータと機械学習」は、プラットフォームと製品に関する深い理解を提供しており、データエンジニアとしてのキャリアをスタートするための強固な基盤を築くことができます。 特に、ビッグデータと機械学習の基礎に加えて、データレイクやデータウェアハウスのモダナイゼーション、バッチデータパイプラインの構築、ストリーミング分析システムの構築についても学べます。 **カリキュラムのハイライト** 1. (https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-br) 2. (https://www.coursera.org/learn/data-lakes-data-warehouses-gcp-br) 3. (https://www.coursera.org/learn/batch-data-pipelines-gcp-br) 4. (https://www.coursera.org/learn/streaming-analytics-systems-gcp-br) 5. (https://www.coursera.org/learn/smart-analytics-machine-learning-ai-gcp-br) このコースは、特にデータエンジニアリングに興味がある初心者や、キャリアアップを目指している方におすすめです。実際のプロジェクトやケーススタディを通じて実践力をつけることができ、学んだ知識をすぐに活かせる機会が与えられます。 **まとめ** データエンジニアリングに関心がある方は、この「データエンジニア、ビッグデータと機械学習」のコースをぜひ受講してみて下さい。Google Cloudの最新のツールを使いこなすことで、今後のキャリアに大きな影響を与えることができるでしょう。受講を通じて、データエンジニアとしてのキャリアの一歩を踏み出してみませんか? Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/gcp-data-machine-learning-br

Google Cloudのデータエンジニアリングコースをレビュー!

Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/gcp-data-machine-learning-fr コース概要 このコースはGoogle Cloudが提供する「Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français」というもので、データエンジニアリングの分野でのキャリアを向上させるための素晴らしい機会です。このコースは特にフランス語話者に向けて設計されています。 シラバスの詳細 コースでは、以下のような重要なトピックが扱われています: Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Modernizing Data Lakes and…

Google Cloud認定データエンジニアを目指すための準備コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/professional-certificates/gcp-data-engineering 皆さん、こんにちは!今日は非常に興味深いコースをご紹介します。このコースはGoogle Cloudが提供する「Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer」です。データエンジニアリングのキャリアを進めたい方には必見のコースです。 コースの概要 このコースでは、Google Cloudのビッグデータおよび機械学習製品とサービスについて学び、データエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。具体的なカリキュラムは以下の通りです: ビッグデータ・機械学習の基礎 – Google Cloudの大規模なデータと機械学習製品についての紹介。 データレイクとデータウェアハウスの近代化 – データパイプラインの2つの重要なコンポーネントについて学ぶ。 バッチデータパイプラインの構築 – データパイプラインの様々な形式について理解を深める。 堅牢なストリーミング分析システムの構築 – ストリーミングデータを処理するための方法を学ぶ。 スマート分析、機械学習、AIの活用 –…

Courseraのおすすめコース:GCPでのデータエンジニアリングとビッグデータ、機械学習

Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/gcp-data-machine-learning こんにちは、皆さん!今日は、私が最近受講したCourseraの素晴らしいコースについてご紹介したいと思います。それは、「データエンジニアリング、ビッグデータ、そしてGCPでの機械学習」です。このコースはGoogle Cloudによって提供されており、データエンジニアリングのキャリアをスタートさせるために、ビッグデータと機械学習を活用する方法を学ぶことができます。 このコースは、データエンジニアとしてのスキルを向上させ、ビジネス価値をビッグデータから引き出すことに特化しています。カリキュラムは次のようになっています: Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud Building Batch Data Pipelines on Google Cloud…

カリキュラムレビュー:Courseraの「Building Batch Data Pipelines on GCP em Português Brasileiro」

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/batch-data-pipelines-gcp-br こんにちは、皆さん!今日はCourseraで提供されている「Building Batch Data Pipelines on GCP em Português Brasileiro」コースについてご紹介します。このコースは、データエンジニアリングに関心がある方々にとって非常に役立つ内容です。 コースの概要 このコースでは、データパイプラインがどのように機能するか、そしてそれぞれのパラダイム(抽出・ロード、抽出・ロード・変換、抽出・変換・ロード)が適切に適用される状況について詳しく学びます。また、Google Cloudでデータを変換するためのさまざまな技術(BigQuery、DataprocでのSpark実行、Cloud Data Fusionでのパイプライン作成など)についても触れます。 シラバスの詳細 1. はじめに:コースの紹介とスケジュール 2. バッチデータパイプラインの作成の導入:EL、ELT、ETLの方法の違いと使用シーン 3. DataprocでのSparkの実行:Hadoopの実行方法、Cloud Storageの使用法、Dataprocジョブの最適化 4. Dataflowを使ったサーバーレスデータ処理:データ処理パイプラインの作成 5. Cloud Data…

Courseraコースレビュー:GCPでのバッチデータパイプライン構築

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/batch-data-pipelines-gcp-es こんにちは、皆さん!今日はCourseraで提供されている非常に興味深いコース「Building Batch Data Pipelines on GCP en Español」についてレビューします。このコースでは、データパイプラインの基本的な概念から始まり、Google Cloud Platformのさまざまな技術を使用したデータ処理の方法を学ぶことができます。 ### コースの概要 このコースでは、バッチデータの処理方法について、EL、ELT、ETLといったパラダイムの違いや各手法の利用シーンについて詳しく学ぶことができます。特に、データを扱う上での各手法のメリットやデメリットを理解することができ、実際にどのようにしてそれらを適用するかを学びます。 ### シラバスの詳細 1. **イントロダクション**: コースの目的と概要を理解します。 2. **バッチデータパイプラインの構築**: ここではEL、ELT、ETLの方法を詳しく見て、それぞれの適用シーンを学びます。 3. **DataprocでのSparkの実行**: Hadoopを用いたデータ処理の実行方法について説明します。 4. **Dataflowを使ったサーバーレスデータ処理**: 効率的なデータパイプラインを構築するためのDataflowの利用方法を取り上げます。…

GCPでのバッチデータパイプライン構築コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/batch-data-pipelines-gcp-jp 皆さん、こんにちは!今日は、Courseraで提供されている「Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版」というコースについてレビューを行いたいと思います。このコースは、バッチデータパイプラインに関する基本から応用までを学ぶのに非常に役立つ内容となっています。 コース概要このコースでは、データパイプラインの設計に関するフレームワーク(EL、ELT、ETL)の違いと、それぞれの適切な使い方について学べます。また、Google Cloud Platform(GCP)のさまざまなテクノロジーを用いた具体的な手法にも焦点が当てています。それにより、実践的なスキルを身につけるためのQwiklabsを活用し、実際にデータパイプラインを構築する過程を体験することが可能です。 モジュール内容このコースは、いくつかのモジュールで構成されています。まず、バッチデータパイプラインの基礎を学んだ後、DataprocでのSparkの実行方法や、Dataflowを使ったサーバーレスデータ処理の手法、さらにCloud Data FusionとCloud Composerによるパイプライン管理のテクニックについて深堀りします。 受講のメリットこのコースの最大の魅力は、理論だけでなく実践が豊富である点です。特に、Qwiklabsを使ったハンズオンの内容は、学んだ理論を自分のものにする助けになります。また、受講者同士のディスカッションを通じて、他の参加者の視点や経験を学ぶことができるのも良い点です。 まとめGCPでのバッチデータパイプライン構築に関する基礎をしっかりと学びたい方や、クラウド技術に興味がある方には、ぜひこのコースをおすすめします。実践的な知識を得ることができ、今後のキャリアに大いに役立つ内容です。興味のある方は、早速チェックしてみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/batch-data-pipelines-gcp-jp