Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer Professional Certificate 日本語版

Google Cloud via Coursera Professional Certificate

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Provider

Coursera Professional Certificate
Pricing

Paid Course
Languages

Japanese
Certificate

Certificate Available
Duration & workload

4 weeks, 10 hours a week

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Google Cloud 認定資格を取得したユーザーのうち 87% が、クラウド関連のスキルについて一層自信がついたと感じています。このプログラムでは、キャリアアップに必要なスキルを身に付け、業界で一目置かれる Google Cloud Associate Cloud Engineer 認定資格の取得に向けたトレーニングを受けることができます。 Google Cloud 認定資格の取得までのステップ: 1. Coursera の Cloud Engineering with Google Cloud プロフェッショナル認定資格取得向けプログラムを修了する 2. Google Cloud Associate Cloud Engineer 認定試験に関するその他の推奨リソースを確認する 3. Associate Cloud Engineer の試験ガイドを確認する 4. Associate Cloud Engineer 認定試験の質問例に回答する 5. Google Cloud 認定資格取得のための登録を行う（リモートまたはテストセンターでの受験）応用学習プロジェクトこのプロフェッショナル認定資格取得に向けたプログラムには、Qwiklabs プラットフォームを使用したハンズオンラボが組み込まれています。こうしたハンズオンコンポーネントにより、学んだスキルを実際に使ってみることができます。プロジェクトでは、Google Cloud Platform のプロダクトを Qwiklabs 内で使用できるようになっています。モジュール全体で説明されている概念を使用して、実践的な経験を積むことができます。最新情報: 認定資格取得プログラムの修了チャレンジ（Coursera および Google Cloud による提供）

Syllabus

Course 1: Google Cloud でデータレイクとデータウェアハウスを構築する
Course 2: Google Cloud でのバッチデータパイプラインの構築
Course 3: Google Cloud でストリーミングデータパイプラインを構築する
Course 4: Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版
Course 5: Preparing for the Google Cloud Professional Data Engineer Exam 日本語版

Courses

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9 hours 13 minutes
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このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータパイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。
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13 hours 10 minutes
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このコースは、受験資格のある受験者が自信を持って試験を受けられるように支援する情報、およびまだ受験資格のない方が試験対策を進める際に役立つ情報を提供します。
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6 hours 36 minutes
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ML をデータパイプラインに組み込むと、データから分析情報を抽出する能力を向上できます。このコースでは、Google Cloud でデータパイプラインに ML を含める複数の方法について説明します。カスタマイズがほとんど、またはまったく必要ない場合のために、このコースでは AutoML について説明します。よりカスタマイズされた ML 機能については、Notebooks と BigQuery の機械学習（BigQuery ML）を紹介します。また、Vertex AI を使用して ML ソリューションを本番環境に導入する方法も説明します。
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10 hours 20 minutes
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"すべてのデータパイプラインには、データレイクとデータウェアハウスという 2 つの主要コンポーネントがあります。このコースでは、各ストレージタイプのユースケースを紹介し、Google Cloud で利用可能なデータレイクとデータウェアハウスのソリューションを技術的に詳しく説明します。また、データエンジニアの役割や、効果的なデータパイプラインが事業運営にもたらすメリットについて確認し、クラウド環境でデータエンジニアリングを行うべき理由を説明します。これは「Data Engineering on Google Cloud」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Building Batch Data Pipelines on Google Cloud」コースに登録してください。"
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7 hours 56 minutes
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このコースでは、ストリーミングデータパイプラインの構築時に直面する実際の問題を解決するために、実践的な演習を行います。ポイントは、Google Cloud プロダクトを使用して、絶えず流れ続けるデータを効果的に管理することです。
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9 hours 52 minutes
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この中級コースでは、Google Cloud で堅牢なバッチデータパイプラインを設計、構築、最適化する方法を学習します。基本的なデータ処理から一歩進んで、大規模なデータ変換と効率的なワークフローオーケストレーションを確認します。この内容は、タイムリーなビジネスインテリジェンスと重要なレポートの作成に不可欠です。実装に Apache Beam 用の Dataflow と Apache Spark 向け Serverless（Dataproc Serverless）を使用する実践的な演習を行い、パイプラインの信頼性の確保と効果的な運用を実現するために、データの品質、モニタリング、アラートに関する重要な考慮事項に対処します。データウェアハウジング、ETL / ELT、SQL、Python、Google Cloud のコンセプトに関する基本的な知識があることが推奨されます。