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データエンジニアリング — クラウドプラットフォーム上で大規模データを処理するためのデータパイプラインとシステムを構築・管理する方法を学びます。

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データエンジニアリング

Big Dataの基礎:概念とコアテクノロジー

3.8 (6)
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R 1,800
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データエンジニアリング

Elasticsearch, Logstash, Kibana による検索と分析

4.2 (9)
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データエンジニアリング

Apache Airflowを用いたデータエンジニアリング:基礎と実践

4.3 (6)
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R 3,600
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データエンジニアリング

AWS データエンジニアリング: アナリティクスパイプラインの構築

4.5 (4)
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データエンジニアリング

MLOps入門:Azureでパイプラインを構築・デプロイする

4.4 (7)
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R 2,300
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AWS Serverless Analytics: Glue, Athena, QuickSight, and Redshift

4.0 (5)
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R 2,600
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Apache NiFi 初心者向け: ビッグデータフローの設計と管理

4.0 (1)
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R 3,100
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データエンジニアリング

DP-900 Azure Data Fundamentals 学習ガイドおよび試験対策

3.8 (6)
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R 1,000
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Datadogによるモニタリングとオブザーバビリティ:セットアップからAPMまで

3.5 (4)
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R 880
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Azure Data Engineering プロジェクトガイド: パイプラインの設計と構築

3.3 (3)
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R 1,700
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クラウドデータエンジニアリングのための Azure Data Lake Storage

4.5 (4)
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R 2,000
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Elastic Stack基礎: Elasticsearch、Kibana、およびベクトル検索

4.0 (4)
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R 3,300
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Data Engineering with Azure Data Factory and CI/CD

4.0 (4)
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R 3,300
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Apache Airflow: 信頼性の高いデータパイプラインの設計

4.5 (4)
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R 2,600
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Spark、Kafka、Cassandraによるリアルタイム不正検出

4.2 (4)
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Hadoop MapReduce: 基礎から実践的な実装まで

3.5 (2)
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データDevOpsのためのDatabricks Asset Bundles

4.0 (4)
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Azure Cosmos DBの基礎: スケーラブルなNoSQLデータベースの構築

4.0 (5)
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AWS 上の .NET と S3 を使用したデータレイクアーキテクチャ

3.5 (2)
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初心者のためのHadoop管理:クラスターの計画、デプロイ、および管理

3.8 (6)
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クラウド機械学習エンジニア認定準備

4.3 (7)
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クラウドデータエンジニアリング:基礎スキルとパイプライン設計

4.4 (5)
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データ工学基礎:Google Cloud上のデータレイクとデータウェアハウス

3.7 (3)
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ビッグデータとHadoopの基礎

4.6 (5)
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