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この調査は、以下に関するレビューの一部です。
このデータエンジニアリングの専門資格には、Qwiklabsプラットフォームを使用した実践的なラボが組み込まれています。 これらのハンズオンコンポーネントを使用すると、ビデオ会議で習得したスキルを適用できます。 プロジェクトには、Qwiklabs内で使用および構成されるGoogleBigQueryなどのトピックが組み込まれます。 モジュール全体で説明されている概念を実際に体験することが期待できます。
このプログラムは、データエンジニアリングのキャリアを向上させるために必要なスキルを提供し、業界で認められたGoogleCloudProfessionalデータエンジニア認定の準備をサポートするためのトレーニングを推奨します。
プレゼンテーション、デモ、ラボを組み合わせることで、データを収集、変換、公開することでデータ主導の意思決定を可能にし、Qwiklabsを使用した一連の実践的なプロジェクトを通じて実際の経験を積むことができます。
また、データ処理システムの設計、構築、実行など、主要な職務スキルを練習する機会もあります。 機械学習モデルを機能させます。
このプログラムを無事に修了すると、修了証明書を取得して、専門家のネットワークや潜在的な雇用主と共有できます。
Google Cloud認定を取得し、データ処理システムの設計と構築、およびGoogle Cloud Platformでの機械学習モデルの実行能力を実証したい場合は、公式のGoogleCloud認定試験に登録して合格する必要があります。
サインアップ方法の詳細と、準備をサポートするための追加のリソースについては、cloud.google.com/certificationsをご覧ください。
この2週間の加速オンデマンドコースでは、参加者にGoogle Cloud Platform(GCP)のビッグデータと機械学習の機能を紹介します。 Google Cloud Platformの概要と、そのデータ処理機能の詳細について説明します。
このデータエンジニアリングコースの最後に、参加者は次のことができるようになります。
データパイプラインのXNUMXつの重要なコンポーネントは、データレイクとウェアハウスです。 このコースでは、各タイプのストレージのユースケースに焦点を当て、GoogleCloudPlatformで利用可能なデータレイクとストレージソリューションについて技術的に詳しく説明します。
さらに、このコースでは、データエンジニアの役割、ビジネスオペレーションで成功するデータパイプラインの利点について概説し、データエンジニアリングをクラウド環境で実行する必要がある理由を検討します。
学生は、QwikLabsを使用して、GoogleCloudPlatform上のデータレイクとウェアハウスを実際に体験できます。
データパイプラインは通常、Extra-Load、Extract-Load-Transform、またはExtract-Transform-Loadパラダイムのいずれかに分類されます。 このコースでは、バッチデータに使用するパラダイムとタイミングについて説明します。
さらに、このコースでは、BigQuery、Cloud DataprocでのSparkの実行、Cloud Data Fusionでのパイプライングラフ、Cloud Dataflowを使用したサーバーレスデータ処理など、データ変換のためのGoogleCloudPlatformのさまざまなテクノロジーについて説明します。
学生は、QwikLabsを使用してGoogleCloudPlatformでデータパイプラインコンポーネントを構築する実践的な経験を積むことができます。
*注:これは、この専門分野の以前のバージョンで見た可能性のある内容から更新されたコンテンツを含む新しいコースです。 ストリーミングによって企業が事業運営に関するリアルタイムのメトリックを取得できるようになるため、ストリーミングデータ処理の人気が高まっています。
このコースでは、GoogleCloudPlatformでデータストリーミングパイプラインを作成する方法について説明します。 Cloud Pub / Subは、着信ストリーミングデータを処理するために説明されています。
このコースでは、Cloud Dataflowを使用してストリーミングデータに集計と変換を適用する方法と、分析のために処理済みのレコードをBigQueryまたはCloudBigtableに保存する方法についても説明します。
学生は、QwikLabsを使用してGoogleCloudPlatformでストリーミングデータフローコンポーネントを構築する実践的な経験を積むことができます。
機械学習をデータパイプラインに組み込むことで、企業がデータから洞察を抽出する能力が向上します。 このコースでは、必要なカスタマイズのレベルに応じて、機械学習をGoogleCloudPlatformのデータパイプラインに含めるさまざまな方法について説明します。
カスタマイズをほとんどまたはまったく行わないために、このコースではAutoMLについて説明します。 よりパーソナライズされた機械学習機能については、このコースでAIプラットフォームノートブックとBigQuery機械学習を紹介します。 また、このコースでは、Kubeflowを使用して機械学習ソリューションを作成する方法についても説明します。
学生は、QwikLabsを使用してGoogleCloudPlatformで機械学習モデルを構築する実践的な経験を積むことができます。
コースから:「試験の準備をするための最良の方法は、仕事に必要なスキルに習熟することです。」 このコースでは、トップダウンアプローチを使用して、既知の知識とスキルを認識し、追加の準備のために情報とスキル領域を明らかにします。
このコースを使用して、独自の準備計画を作成することができます。 それはあなたがあなたが知っていることとあなたが知らないことを区別するのを助けます。 そして、それはあなたがこの仕事をする専門家に必要なスキルを開発し、実践するのを助けます。
このコースは、試験ガイドの概要の構成に従い、より高いレベルの概念である「試金石」を紹介します。これにより、その分野とそれに依存する概念についての知識に自信があるかどうか、またはもっと勉強したいかどうかを判断できます。
また、ケース分析などの認知スキル、技術的な観察ポイントの特定、提案されたソリューションの開発など、主要な職務スキルを学び、実践する機会があります。 これらは、試験スキルでもある仕事のスキルです。
また、Activity Tracking Challenge Labsを使用して基本的なスキルをテストします。また、ソリューションを含め、試験の質問と同様のサンプルの質問がたくさんあります。
コースの最後には、スコアなしの模擬テストクイズが含まれ、その後に、受験体験をシミュレートするスコア付きの模擬テストクイズが続きます。
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各調査では、採用担当者が高く評価する認定オプションを提供するか、公式の業界認定の準備をします。
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