Data Engineering on Google Cloud Platform

コースコード IN985
受講料  440,000円(税込)
/400,000円(税抜)
講習日数 4日間
開始日
(申込締切前)
遠隔ライブ 5月28日/9月9日

Google Cloud Platform でのデータ処理システムの設計と構築を学習します。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習します。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。

  • Google Cloud Platform でデータ処理システムを設計し構築できる
  • バッチおよびストリーミングのデータを処理するために自動スケーリング データ パイプラインを Cloud Dataflow で実装できる
  • 巨大なデータセットからのビジネス分析情報を Google BigQuery を使用して引き出せる
  • 機械学習モデルを使用したトレーニング、評価、予測を TensorFlow と Cloud ML を使用して行える
  • 非構造化データを Cloud Dataproc で Spark と ML の API を使って活用する
  • ストリーミング データからの迅速な分析を実現できる

「Google Cloud Platform Fundamentals: Big Data & Machine Learning」コースを修了、または同等知識をお持ちの方。
SQL などの一般的なクエリ言語の基本的なスキルをお持ちの方。
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をお持ちの方。
一般的なプログラミング言語(Python など)を使用したアプリケーション開発の経験をお持ちの方。
機械学習と統計の一方または両方の基本知識をお持ちの方。

1日目
AM
1.モジュール 1.1: データ エンジニアリングの概要
 データ エンジニアリングの概要
PM
1.モジュール 1.2: データレイクの構築
 データレイクの構築
1.モジュール 1.3: データ ウェアハウスの構築
 データ ウェアハウスの構築
2日目
AM
2.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
 バッチデータ パイプラインの構築の概要
2.モジュール 2.2: Dataproc での Spark の実行
 Dataproc での Spark の実行
PM
2.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
 Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理
2.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
 Cloud Data Fusion と Cloud Composer を使用したデータパイプラインの管理
3日目
AM
3.モジュール 3.1: ストリーミング データの処理の概要
 ストリーミング データの処理の概要
3.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
 Pub/Sub を使用したサーバーレス メッセージング
PM
3.モジュール 3.3: Dataflow のストリーミング機能
 Dataflow のストリーミング機能
3.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
 高スループットの BigQuery と Bigtable のストリーミング機能
3.モジュール 3.5: 高度な BigQuery の機能とパフォーマンス
 高度な BigQuery の機能とパフォーマンス
4日目
AM
4.モジュール4.1: 分析と AI
 分析と AI
4.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
 非構造化データ用の事前構築済み ML モデル API
4.モジュール4.3: Notebooks を使用したビッグデータ分析
 Notebooks を使用したビッグデータ分析
PM
4.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
 Kubeflow を使用した本番環境の ML パイプライン
4.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
 BigQuery ML で SQL を使用したカスタムモデルの構築
4.モジュール4.6: AutoMLを使用したカスタムモデルの構築
 AutoMLを使用したカスタムモデルの構築

・本コースはクラウドエース株式会社との提携コースであり、コース実施のためのお客様の個人情報を提携会社に提供させていただきます。

<本コース受講にあたっては、事前の準備が必須となります。>
 必ず、事前準備情報をご確認、研修開始前までにご準備の上ご受講ください。

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