【合格記】Google Cloud Professional Data Engineer認定資格を振り返る | フューチャー技術ブログ
こんにちは、TIGの玉木です。先日Professional Data Engineer認定資格を取得しました。この記事ではその振り返りをします。 筆者について、受験のモチベーション新卒から3年半ほど機械学習モデリングを行っており、ここ半年はAWSでサーバーサイドの実装を主に担当しています。業務でGCPを扱ったことはありませんが、社内で「みんなで資格とっていきましょう！」のような機運があり、以前から機械学習とも関係があるデータエンジニアリングに興味があったため、今回Professional Data Engineer認定資格を受けることにしました。 出題範囲以下公式サイトの認定試験ガイドからのサマリです。 データ処理システムの設計 データ処理システムの構築と運用化 機械学習モデルの運用化 ソリューションの品質保証 1, 2は近い内容なのかなと思います。例えばバッチ/ストリーミング処理をする場
公営競技を題材にGCPを勉強する - Qiita
直接的にお金が絡まないと中々やる気が出ないため、公営競技を題材にしてGCPをざっくり勉強する。 なるべくサーバレスな感じで、なるべく開発もWebベースで。 GCPの色々なサービスを使ってみることを目的にしてるので、無駄の多い構成になってしまっているかも。。 やったこと（ざっくり） GKE上のAirflowでバッチ処理作成 GKE関連のファイル類はSourceRepositoriesで管理し、PushしたらCloudBuildでデプロイ Functionsでとある公営競技の過去レースのデータをダウンロードしGCSに格納する GCSからBigQueryに格納 BigQueryに格納したデータを元にAI Platformでモデル作成 Functionsでスクレイピングしたデータと上記モデルからオンライン予測し、結果をFireStoreに投入 Functionsで予測した結果を購入 開発環境 多分
62 Universities Have Partnered With Coursera - Coursera.org
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