Data Engineering on Google Cloud（上級）
研修情報
| 研修コード | TA010 |
|---|---|
| カテゴリ | クラウド |
| 日数 | 4 日間 |
| 時間 | 10:00 ～ 18:30 |
研修概要
講義、デモ、ハンズオンラボを通して、データ処理システムの設計、エンドツーエンドのデータ パイプラインの構築、データの分析、機械学習の実施方法を学びます。
このコースでは、構造化、非構造化、ストリーミングの各種データを扱います。
研修目標
ハンズオンを通して Google Cloud でのデータ処理システムの設計と構築方法を習得します。
研修内容
1.Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud
モジュール 1.1: データ エンジニアリングの概要
モジュール 1.2: データレイクの構築
モジュール 1.3: データ ウェアハウスの構築
2.Building Batch Data Pipelines on Google Cloud
モジュール 2.1: バッチデータ パイプラインの構築の概要
モジュール 2.2: Dataproc での Spark の実行
モジュール 2.3: Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理
モジュール 2.4: Cloud Data Fusion と Cloud Composer を使用したデータパイプラインの管理
3.Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud
モジュール 3.1: ストリーミング データの処理の概要
モジュール 3.2: Pub/Sub を使用したサーバーレス メッセージング
モジュール 3.3: Dataflow のストリーミング機能
モジュール 3.4: 高スループットの BigQuery と Bigtable のストリーミング機能
モジュール 3.5: 高度な BigQuery の機能とパフォーマンス
4.Smart Analytics, Machine Learning and AI on Google Cloud
モジュール4.1: 分析と AI
モジュール4.2: 非構造化データ用の事前構築済み ML モデル API
モジュール4.3: Notebooks を使用したビッグデータ分析
モジュール4.4: Kubeflow を使用した本番環境の ML パイプライン
モジュール4.5: BigQuery ML で SQL を使用したカスタムモデルの構築
モジュール4.6: AutoMLを使用したカスタムモデルの構築
対象者
・「Google Cloud Fundamentals: Big Data & Machine Learning」を修了しているか、同等の経験がある
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、抽出、変換、読み込みの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ている
・機械学習と統計の一方または両方の基本知識がある
備考
・本研修はクラウドエース（株）が主催する研修をアスリーブレインズ（株）が代理販売する研修です。・研修受講者情報については、教育サービスを受講者に提供するためにのみ、クラウドエース（株）に提供します。
・使用教材：クラウドエース（株）が提供します。
・本研修はオンライン配信（Googlemeet）で実施します。
・PCへ最新版の Google Chrome をインストールしてお持ち下さい。
開催形態
【本公開研修のについてのお問合せはこちら】
・本研修は公開研修のみの開催となります。
只今、開催予定が確定している公開研修（1名様から受講可能）につきましては、
下段の公開研修スケジュールからもお申込みが可能です。