Tag: データパイプライン

Google Cloud上のバッチデータパイプライン構築コースのレビューと推奨

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/batch-data-pipelines-gcp はじめに 今の時代、データはビジネスにとって不可欠な資産となっています。特に、バッチデータパイプラインを構築するスキルは非常に重要です。私は、Courseraで提供されている「Building Batch Data Pipelines on Google Cloud」コースを受講してみました。このコースの内容や自分の感想をシェアしたいと思います。 コースの概要 このコースでは、データパイプラインの構築に必要な基本的な考え方や手法を学びます。主に、データの抽出と読み込み(EL)、抽出、読み込み、変換(ELT)、および抽出、変換、読み込み(ETL)のパラダイムの違いと、それぞれの適切な使用ケースについて説明されています。 シラバス はじめに: コースの概要と進行についての説明 バッチデータパイプラインの基礎: EL、ELT、ETLの手法のレビューとご利用方法 DataprocでのSpark実行: HadoopをDataprocで実行する方法、Cloud Storageを活用し、Dataprocジョブを最適化する方法を学びます。 Dataflowによるサーバレスデータ処理: データ処理パイプラインを構築するためのDataflowの使用法を扱います。 Cloud Data FusionとCloud Composerによるデータパイプラインの管理: パイプラインの管理方法について詳しく学びます。 コースのまとめ: これまでの学習内容の総まとめ…

CourseraのETLとデータパイプラインコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/etl-and-data-pipelines-shell-airflow-kafka コース紹介 データの生データを分析可能なデータに変換するための2つの異なるアプローチを深く探る「ETLとデータパイプライン:Shell、Airflow、Kafkaを使用」というコースについて紹介します。このコースは、ETL(Extract, Transform, Load)プロセスとELT(Extract, Load, Transform)プロセスの違いを理解し、データパイプラインを構築するためのさまざまなツールと技術を学ぶことを目的としています。 コースの内容 コースは、以下のような構成になっています。 データ処理技術:ETLとELTの違い、データ抽出の技術、バッチとストリーミングの手法について詳しく学びます。 ETLおよびデータパイプラインのツールと技術:Bashスクリプトを使用してETLパイプラインを作成し、データ移動プロセスを理解します。 Airflowを使ったデータパイプラインの構築:Apache AirflowのDAG(有向非循環グラフ)の概念を用いてデータパイプラインを表現し、その保守性やテスト容易性について学びます。 Kafkaを使用したストリーミングパイプラインの構築:Apache Kafkaのコアコンポーネントを学び、イベントストリーミングパイプラインを構築します。 最終課題:実際のシナリオを基にしたハンズオンラボを通じてETLデータパイプラインとストリーミングデータパイプラインを作成します。 コースの魅力 このコースは、現代のデータ処理におけるETLとELTの役割を理解するために非常に有益です。また、実際にツールを使用してパイプラインを構築する経験が得られるため、理論だけでなく実践的なスキルも習得できます。特に、AirflowやKafkaのような人気のある技術を学べる機会があるのは大きな魅力です。 おすすめのポイント データエンジニアリングやデータサイエンスに興味がある方にとって、このコースは非常におすすめです。データ処理の基盤を学びたい方、特にETLやELTに関する知識を深めたい方には最適のコースです。 まとめ コースを受講することで、実際の業務で役立つスキルを習得できることは間違いありません。データに関心があるすべての方にとって、貴重な学習の機会となるでしょう。ぜひ、参加してみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/etl-and-data-pipelines-shell-airflow-kafka

Courseraコースレビュー: 生産における機械学習データライフサイクル

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-lifecycle-in-production コース紹介 今回ご紹介するのは、Courseraの「生産における機械学習データライフサイクル」コースです。このコースは、機械学習エンジニアリングのための専門プログラムの第2コースにあたります。データパイプラインを構築し、データセットを収集、クリーニング、検証する方法を学びます。また、TensorFlow Extendedを使用して、特徴量エンジニアリングや変換、選択を実施し、データから最大限の予測力を引き出すことに焦点を当てています。 このコースを受講することで、データライフサイクルを確立し、データの進化を追跡するためにデータ系統と起源メタデータツールを活用する方法をマスターできます。 シラバスの概要 このコースは全4週間にわたり構成されています: Week 1: データの収集、ラベリング、検証 機械学習生産システムの簡単な概要を学び、TensorFlow Extended (TFX) ライブラリを活用して、データを生産準備状態にするための操作を体験します。 Week 2: 特徴量エンジニアリング、変換、選択 TFXを使って、構造化データと非構造化データをエンコードし、クラス不均衡に対処する方法を学びます。 Week 3: データの旅とデータストレージ 生産システムのライフサイクルにおけるデータの流れを理解し、すばやく進化するデータに対応するためのMLメタデータと企業スキーマを活用します。 Week 4 (オプション): 高度なラベリング、拡張、データ前処理 ラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせることでMLモデルの精度を向上させる方法を学び、データの多様化を図ります。 おすすめポイント…

データフローを活用したサーバーレスデータ処理:パイプライン開発コースのレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/developing-pipelines-on-dataflow コース概要 「サーバーレスデータ処理とデータフロー:パイプライン開発」のコースは、Apache Beamを使用してデータパイプラインを開発するための深い知識を提供します。このコースは、データ処理におけるストリーミングデータの扱いに特化しており、ウィンドウ、ウォーターマーク、トリガーなどの概念について学びます。 カリキュラム内容 イントロダクション – コースのアウトラインを説明します。 Beamの概念レビュー – Apache Beamの主な概念を確認し、データ処理パイプラインを書く方法を学びます。 ウィンドウ、ウォーターマーク、トリガー – ストリーミングデータを処理するためのウィンドウ、ウォーターマークの重要性、出力の制御方法を学びます。 ソースとシンク – Google Cloud Dataflowにおけるソースとシンクの概念を理解し、さまざまなIOの例を学びます。 スキーマ – データの構造を表現するスキーマの導入です。 ステートとタイマー – 状態のある変換を実現するための強力なフィーチャーを学びます。 ベストプラクティス –…

データモデルとパイプラインの道: Courseraのコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/the-path-to-insights-data-models-and-pipelines コース概要 今回は、Googleビジネスインテリジェンス認定プログラムの3つのコースのうち2つ目である「データモデルとパイプラインの道」を紹介します。このコースでは、データモデリングやデータベースの設計を探求し、抽出・変換・ロード(ETL)プロセスについて学びます。ETLプロセスは、データをソースシステムから抽出し、分析可能な形式に変換し、ビジネスプロセスや目標を推進します。 シラバスの内容 データモデルとパイプラインこのコースの最初では、データモデリング、一般的なスキーマ、データベースの要素について探求します。ビジネスニーズがBI専門家が実装するデータベースシステムにどのように影響するかを考察することができます。また、データを移動させ、アクセス可能かつ有用にするETLプロセスについても学ぶことができます。 動的データベース設計データマート、データレイク、データウェアハウス、ETLプロセスなどのデータベースシステムについて詳しく学びます。そして、データベースのパフォーマンスに影響を与える5つの要因(作業負荷、スループット、リソース、最適化、競合)について調査します。 ETLプロセスの最適化ETLの品質テストやデータスキーマの検証、ビジネスルールの確認、一般的なパフォーマンステストなどの最適化技術について学びます。データの整合性を調査し、潜在的な問題に対する防御策としての組み込み品質チェックについても学びます。 コースの終わりのプロジェクトコースの最後には、ターゲットテーブルにデータを届けるパイプラインプロセスを作成し、プロジェクトのニーズに基づいてレポートを開発するエンドオブコースプロジェクトがあります。パイプラインが正しく機能していることを確認し、データ品質の問題に対する組み込みの防御策を確保します。 おすすめする理由 このコースは、実際のBIタスクをシミュレーションするハンズオン活動を通じて学ぶ機会を提供します。また、GoogleのBI専門家からの指導が得られるため、実務的な知識を得ることができます。データベース設計やETLプロセスを深く学ぶことができるので、これからデータの世界に飛び込む方にとっても非常に価値のあるコースです。 まとめ 「データモデルとパイプラインの道」は、データベースの設計やETLプロセスについての理解を深める素晴らしい機会です。自分のキャリアを高めたい方やデータ分析のスキルを身につけたい方には、ぜひ受講をおすすめします。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/the-path-to-insights-data-models-and-pipelines

Courseraの「Distributed Computing with Spark SQL」コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/spark-sql こんにちは、データ愛好者の皆さん!今日は、Courseraで提供されている「Distributed Computing with Spark SQL」というコースを紹介し、レビューします。このコースは、ビッグデータに焦点を当てた非常に有益なプログラムで、SQLの経験を持つ学生が、Apache Sparkを使用して分散コンピューティングの次のステップを学ぶことができます。 ### コース概要 このコースは、オープンソースのApache Sparkという大規模データセットを扱うための標準技術を深く理解するためのものです。受講生は、SQLを使用してSpark上でデータ分析を行う基本を学び、高度な分析をスケールで結合する方法や、実際の環境での運用に必要な知識を身につけます。 ### シラバスの内容 1. **Introduction to Spark** では、分散コンピューティングの基本概念について学び、Apache Spark™の基本データ構造であるDataFrameを理解します。また、Databricksの共同作業スペースを使用し、クラスター上でSQLコードを実行します。 2. **Spark Core Concepts** では、Sparkのコア概念を説明し、データをキャッシュしてクエリパフォーマンスを向上させる一般的な方法を学ぶことができます。 3. **Engineering Data Pipelines**…

Courseraで学ぶ!TensorFlowデータサービスによるデータパイプラインのコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-pipelines-tensorflow データパイプラインを徹底的に学ぶ! 皆さん、こんにちは!今日は、Courseraで提供されている「Data Pipelines with TensorFlow Data Services」コースをレビューしてみたいと思います。このコースは、機械学習モデルを実際の世界に持ち込むための方法を学ぶ上で非常に重要な要素が詰まっています。 コースの概要 このスペシャリゼーションでは、さまざまなデプロイシナリオを把握し、モデルをトレーニングするためのデータをより効果的に活用する方法を学びます。特に、効率的なETLタスクを実行し、TensorFlow Data Services APIを利用してデータセットやカスタムフィーチャーベクターをロードすることに重点を置いています。 学習内容 このコースの3つ目のセクションでは、以下の内容を学びます: 効率的なETLタスクを実行:TensorFlow Data Services APIを使用して、スムーズなETL処理を行う方法を学びます。 TFのデータセットに対するSplitとSlice API:カスタムまたはTensorFlow Hubデータセットライブラリに存在する任意のデータセットのトレーニング/バリデーション/テストの分割を構築します。 トレーニングパイプラインへのデータのエクスポート:データパイプラインの知識を深め、トレーニングパイプラインにデータを効果的に組み込む方法を学びます。 パフォーマンスの最適化:データの入力を適切に管理してボトルネックやレースコンディションを回避するための方法を学びます。 おすすめポイント このコースは、TensorFlowを使用したデータに対する深い理解を得るために最適です。特に、パイプラインを設定する際のパフォーマンスの最適化に関する知識は、実務で非常に役立つでしょう。また、学習が進むにつれて、自分のペースでスキルを磨くことができるため、忙しい方にも最適です。 機械学習モデルをデプロイする際に直面するチャレンジを乗り越え、一歩先のスキルを身につけたい方には、ぜひこのコースをおすすめします! Enroll…