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データエンジニアリング
( 24 モジュール )

モジュール #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,データサイエンスにおける重要性と役割

モジュール #2
データエンジニアリングの基礎
データ処理,データストレージ,データアーキテクチャの基礎

モジュール #3
データ取り込みパターン
データ取り込みパイプラインの設計と実装

モジュール #4
データストレージオプション
リレーショナルデータベース,NoSQL データベース,データウェアハウス

モジュール #5
ビッグデータストレージソリューション
HDFS,HBase,その他のビッグデータストレージオプション

モジュール #6
データ処理の基礎
バッチ処理,ストリーム処理,リアルタイム処理

モジュール #7
Apache Spark の基礎
Apache Spark,Spark Core,Spark SQL の概要

モジュール #8
Apache Spark によるバッチ処理
Spark によるバッチ処理のユースケースと実装

モジュール #9
Apache Spark によるストリーム処理
Spark によるストリーム処理のユースケースと実装

モジュール #10
Apache Spark によるリアルタイム処理Flink
Apache Flink とリアルタイム処理のユースケースの概要

モジュール #11
データパイプラインとワークフロー管理
Apache Airflow と Apache NiFi を使用したデータパイプラインの設計と実装

モジュール #12
データ品質とデータガバナンス
データ品質メトリック,データガバナンス,およびデータリネージ

モジュール #13
データセキュリティとアクセス制御
データ暗号化,アクセス制御,およびセキュリティのベストプラクティス

モジュール #14
クラウドベースのデータエンジニアリング
AWS,GCP,および Azure を使用したクラウドベースのデータエンジニアリング

モジュール #15
コンテナ化とオーケストレーション
Docker を使用したコンテナ化と Kubernetes を使用したオーケストレーション

モジュール #16
データエンジニアリングにおける監視とログ記録
データエンジニアリングにおける監視とログ記録のベストプラクティス

モジュール #17
データエンジニアリングにおけるテストと検証
データパイプラインとシステムのテストと検証戦略

モジュール #18
機械学習のためのデータエンジニアリング
機械学習モデルと AI アプリケーションのためのデータエンジニアリング

モジュール #19
実際のデータエンジニアリングの使用事例
データエンジニアリングアプリケーションのケーススタディと実際の例

モジュール #20
データエンジニアリングツールとテクノロジ
データエンジニアリングツールとテクノロジの調査

モジュール #21
データエンジニアリングのベストプラクティス
データエンジニアリングの設計,開発,および展開のベストプラクティス

モジュール #22
大規模なデータエンジニアリング
大規模なデータエンジニアリングシステムのスケーラビリティとパフォーマンスに関する考慮事項

モジュール #23
データサイエンスのためのデータエンジニアリング
データエンジニアとデータサイエンティストのコラボレーション

モジュール #24
コースのまとめと結論
データエンジニアリングのキャリアにおける次のステップを計画する

言語学習アシスタント
音声サポート付き

こんにちは！始める準備はできましたか？マイクをテストしてみましょう。

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