GCP - Google Cloud Professional Data Engineer Certification

このコースの概要は、Google Cloud Platform (GCP)でデータエンジニアリング、データストレージ、データ処理、データベース、機械学習/AIの基本から応用までを学ぶための実践的なプログラムとして設計されていることがわかります。以下は、コースの主要なテーマについての要約です：

1. データエンジニアリングとGCP基本サービス: このモジュールでは、データエンジニアリングパイプライン、異なる種類のデータ（構造化データ、半構造化データ、非構造化データ）、GCPの地域とゾーン、アカウントの作成、GCPのデータエンジニアリング側面のサービスについて学びます。さらに、基本的なインフラスティックサービス（IAM, VM, Kubernetes、App Engine、Cloud Run、Cloud Functions）のデプロイメントについても紹介します。

2. GCPのデータストレージ: このモジュールでは、Google Cloud Storage、ファイルストア、パーシステントディスク、ローカルSSDなどのデータを保存するためのGCPの Productを学びます。データ転移からデータストレージの選択方法に至るまでが取り組みます。

3. データベース提供者: 構造化および半構造化データを格納するために、Google Cloud SQL、Cloud Spanner、BigTable、DataStore/Firestore、MemoryStoreなどのGCPのデータベースオプションを学びます。

4. データ処理: BigQuery、Pub/Sub、Dataflow、DataProc、Cloud Data Fusion、Apache Airflow (Cloud Composer)、データ損失防止API (DLP)、Data CatalogなどのGCPのデータ処理ツールを紹介します。

5. ML/AIオファリング: 機械学習の基本から、Dataprep、ビジョン、言語、音声に特化した预処理された機械学習API、AutoML、TensorFlow、Scikit-Learn、PyTorchなどの機械学習フレームワークを学びます。BigQuery MLでSQLを使用した機械学習モデルのトレーニング、そしてGoogle Cloud Data Studioでのレポートとビジュアライゼーションを行う方法についても説明します。

コースには、生涯制限のアクセス、Q&Aセクション、30日間の返金保証、Udemyの成功証明書が含まれています。この詳細なカリキュラムを通じて、GCPの広範な機能を学び、実際のプロジェクトに組み込むことができるようになることを期待されています。

このコースに参加するためには、Udemyのウェブサイトで登録し、料金を支払う必要があります。コース内容は常に最新のもので更新され、ライバルな環境で自分のペースで学ぶことができます。