Tag: Dataflow

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…

GCPでのレジリエントなストリーミング分析システム構築講座レビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/streaming-analytics-systems-gcp-es コース概要 データストリーミング処理は、ビジネスにおけるリアルタイムの指標を取得するためにますます人気が高まっています。このコース「Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP en Español」は、Google Cloud上でのデータストリーミングパイプラインの構築方法を学ぶためのものです。 このコースでは、Pub/Subを使用してストリーミングデータを受信し、Dataflowを利用してデータの集約や変換を行う方法が詳しく説明されています。さらに、処理されたログをBigQueryやCloud Bigtableに保存する方法についても学びます。 シラバスの概要 このコースは複数のモジュールで構成されており、それぞれが重要なトピックをカバーしています: イントロダクション – コースの概要と学習目標 ストリーミングデータ処理の紹介 – ストリーミングデータ処理における課題について Pub/Subを使ったサーバーレスメッセージング – ストリーミングデータの転送に関する詳細 Dataflowのストリーミング機能 – Dataflowのデータ処理能力についての詳細…

Google Cloudでの堅牢なストリーミング分析システムの構築 – コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/streaming-analytics-systems-gcp コース概要 近年、ストリーミングデータの処理はビジネスのリアルタイム分析を可能にし、競争優位を生み出すための重要な要素となっています。Courseraの「Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud」コースでは、Google Cloud上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ぶことができます。 コース内容 このコースは以下のモジュールで構成されています: イントロダクション:コースの概要とアジェンダの紹介。 ストリーミングデータの処理入門:ストリーミングデータ処理の課題について詳述。 サーバーレスメッセージングとPub/Sub:Pub/Subを使用したストリーミングデータの取り込み。 Dataflowのストリーミング機能:Dataflowのストリーミングデータ処理能力に焦点を当てる。 高スループットのBigQueryとBigtableのストリーミング機能:ストリーミングデータのためのBigQueryとBigtableについての説明。 Advanced BigQueryの機能とパフォーマンス:BigQueryの高度な機能に関する議論。 サマリー:コースで取り扱ったトピックの総括。 おすすめポイント このコースは、ストリーミングデータ処理に関心がある方々にとって非常に有用です。特に、Google Cloudのサービスを活用した実践的なスキルを身につけることができるため、クラウドエンジニアやデータサイエンティストにとって必見のコースです。 受講者は、Pub/Subを使ったメッセージングや、Dataflowを用いたデータ変換・集約、さらにはBigQueryやCloud Bigtableとの連携を通じて、実際に手を動かしながら学ぶことができます。これにより、理論だけでなく実践的なスキルも獲得できます。 まとめ リアルタイムのデータ分析が求められる昨今、ストリーミングデータの処理は日々の業務に欠かせない技術となっています。このコースを受講することで、Google…

Courseraコースレビュー: Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP 日本語版

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/streaming-analytics-systems-gcp-jp はじめに 皆さん、こんにちは!今日は、Courseraで提供されている「Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP 日本語版」についてレビューしていきたいと思います。このコースは、Google Cloud Platform(GCP)を利用してストリーミングデータを効率的に処理する方法を学ぶ絶好の機会です。 コース概要 このコースでは、ストリーミングデータのリアルタイム指標の取得に関する基本概念から始め、Pub/Subを利用したメッセージング、Dataflowでのデータ処理、最終的にBigQueryやCloud Bigtableへのデータ保存方法を習得します。 シラバスの概要 コースは以下のような構成になっています: はじめに: コースの目的とアジェンダの紹介。 ストリーミングデータの処理に関する概要: ストリーミングデータにおける課題を解説。 Pub/Subを使用したサーバーレスメッセージング: ストリーミングデータの受信方法を学ぶ。 Dataflowのストリーミング機能: Dataflowの基本からストリーミング処理機能に焦点を当てる。 Cloud Bigtableを使用した高スループットのストリーミング: BigQueryとBigtableの適切な使用例を学ぶ。…

サーバーレスデータ処理の基礎:Dataflowコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/serverless-data-processing-with-dataflow-foundations こんにちは!今日はCourseraで提供されている「サーバーレスデータ処理 with Dataflow: 基礎」コースについてレビューします。このコースは、サーバーレスデータ処理に関する3つのコースシリーズの第1部で、Apache BeamとDataflowの関係をリフレッシュさせることから始まります。 コースは次のモジュールで構成されています: 導入 – コースの概要やApache Beamプログラミングモデル、GoogleのDataflowマネージドサービスの簡単な復習を行います。 ビームのポータビリティ – Beam Portability、Runner v2、コンテナ環境、クロスランゲージ変換の4つの内容を学びます。 Dataflowによるコンピュートとストレージの分離 – コンピュータとストレージをDataflowで分離する方法について、Dataflow Shuffle Serviceやストリーミングエンジンを含む内容が紹介されます。 IAM、クォータ、権限 – Dataflowを実行するために必要なIAMロール、クォータ、権限について説明します。 セキュリティ – Dataflowでの使用ケースに適したセキュリティモデルを実装する方法を見ていきます。 まとめ…