データ分析

データエンジニアリング — 大規模なデータ処理と分析のためのデータパイプライン、ウェアハウス、アーキテクチャの構築と管理方法を学びます。

Apache Airflow を用いた実用的なデータパイプライン

データエンジニアリング
最新のコードベースのオーケストラを使用して、信頼性の高いデータワークフローの作成、スケジュール、監視を学びます。
★ 4.6 (1,060)

現代のデータ管理:基盤からAI対応システムへ

データエンジニアリング
データガバナンス,アーキテクチャ,品質における強固な基盤を構築し,人工知能ワークフローのための最新のデータパイプラインの準備方法を学ぶ。
★ 4.5 (5,776)

Kibana を用いたデータ分析と可視化

データエンジニアリング
対話型ダッシュボードと最新のデータ探索技術を通じて,生のElasticshearchデータを実行可能なインサイトに変換する方法を学ぶ。
★ 4.4 (5,738)

データ工学用 Azure Databricks: Lakehouse 基礎

データエンジニアリング
現代的なデータエンジニアリングのキャリアをスタートさせるために、PySpark と Delta Lake を使用して Azure Databricks 上でロバストなデータパイプラインを構築、保護、スケーリングする方法を学びます。
★ 4.6 (3,711)

分析工学とデータベース技術

データエンジニアリング
ソフトウェア工学の原理をSQLワークフローに適用し,DBTを最新のデータウェアハウスに接続することにより,効果的にデータを変換する方法を学ぶ。
★ 4.5 (3,030)

ビッグデータ基盤: Hadoop, Apache Spark, MapReduce

データエンジニアリング
分散データ処理の基礎をマスターし、スケーラブルなパイプラインを構築し、Hadoop、MapReduce、Apache Sparkを使用して巨大なデータセットを分析します。
★ 2.7 (154)

データウェアハウス工学の基礎

データエンジニアリング
データモデリング、ETL パイプライン設計、最新のクラウドデータウェアハウジングの基本原理を学び、ビジネスインテリジェンスエンジニアとしてのキャリアをスタートさせる。
★ 4.7 (6,902)

データサイエンスチームの構築と管理

データエンジニアリング
データサイエンス部門を成功させるための人材の採用、組織構造、リーダーシップの方法を学びながら、イノベーションと協働の文化を育む。
★ 4.5 (3,343)

データ工学と分析の基礎

データエンジニアリング
最新のクラウド環境でデータを管理し、SQL クエリを実行し、分析ワークフローを効率化するために Lakehouse Platform の堅牢な基盤を構築します。
★ 4.8 (3,012)

システム分析とデータウェアハウジングの基礎

データエンジニアリング
技術的ソリューションの設計とデータインフラの管理を学び,ビジネスニーズとIT実装のギャップを埋める。
★ 4.7 (2,248)

Apache Airflow と Python を用いたデータワークフロー自動化

データエンジニアリング
指向非巡回グラフを用いて、エンジニアリングワークフローを効率化するための耐久性のあるデータパイプラインの構築、スケジュール、監視を学ぶ。
★ 4.8 (1,916)

データ工学基礎

データエンジニアリング
初心者向けの完全ガイドで、信頼性の高いデータパイプラインをゼロから設計、構築、管理する方法を学びます。
★ 4.6 (1,757)

データ工学入門

データエンジニアリング
データパイプライン、SQL、Pythonの基本的な概念を習得し、生データを実行可能な洞察に変換します。
★ 4.6 (1,721)

データ管理とモダンアーキテクチャの基礎

データエンジニアリング
データ管理の最初の専門的役割に備えて、企業データ資産を組織化、保護、管理するための基本的なスキルを習得します。
★ 4.7 (1,127)

ビッグデータの基礎:用語、アーキテクチャ、モダンパイプライン

データエンジニアリング
ビッグデータの謎を解き、現代のデータフレームワーク、クラウドストレージ、処理ツールを活用して現実のビジネス課題を解決する方法を学ぶ。
★ 4.6 (1,015)

データ工学の基礎:パイプライン、ストレージ、ワークフロー

データエンジニアリング
プロフェッショナル向けに設計されたパイプラインアーキテクチャ、ストレージソリューション、データクリーニングプロセスを調べることにより、現代の組織におけるデータの流れを学ぶ。
★ 4.9 (1,002)

Big Data Fundamentals: Architecture, Systems, and Lifecycle

データエンジニアリング
Learn the core principles of large-scale data systems, from storage and processing to modern lakehouse architectures, designed for aspiring data professionals.
★ 3.9 (31)

DataflowとDataprocによるバッチデータパイプラインエンジニアリング

データエンジニアリング
サーバーレスクラウドツールを使用してスケーラブルなETLワークフローを設計・構築し、大規模なデータセットを変換して信頼性の高いビジネスインテリジェンスを実現します。
★ 4.4 (30)

ビッグデータとビジネスインテリジェンスの基礎

データエンジニアリング
ビッグデータシステム、ビジネスインテリジェンスのフレームワーク、そして最新のデータパイプラインのコアコンセプトを習得し、あらゆる組織で戦略的な意思決定を推進しましょう。
★ 4.0 (27)

Apache Spark ETL パイプラインの設計と実行

データエンジニアリング
PySpark と Hadoop を使用してスケーラブルなデータ パイプラインを構築、最適化、管理する方法を学び、データ エンジニアリングの旅を始めましょう。
★ 4.3 (23)

データモデリングの基礎

データエンジニアリング
効果的なデータモデルを構築し、データ管理のためのアーキテクチャ原則を理解する方法を学びます。
★ 4.8 (21)

Splunkナレッジマネージャー: データフィールドとモデル

データエンジニアリング
Splunkでデータを定義、抽出、モデル化するスキルを習得し、生のログを構造化された知識に変換して強力な検索とレポート作成に活用します。
★ 4.8 (20)

dbtによるデータエンジニアリング:初心者向けモダンSQLパイプライン

データエンジニアリング
dbtとSQLを使用して、信頼性の高いデータパイプラインを構築、テスト、デプロイし、生データをクリーンで本番対応のアナリティクス テーブルに変換する方法を学びます。
★ 4.8 (17)

Elasticsearch: データのインデックス作成、クエリ、最適化

データエンジニアリング
Elasticsearch内でデータを効果的にインデックス作成、クエリ、最適化する方法を学び、強力な検索および分析ソリューションを構築できるようになります。
★ 5.0 (17)
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