はじめのiT

本記事では、Cloud Bigtableのスキーマ設計、BigQueryのパーティション分割、線形回帰の基本について解説します。Google Cloudのデータ活用を効率化し、分析精度を高めるための基礎知識をわかりやすくまとめました。

Datastoreのスケーラビリティと柔軟性、指数バックオフによる障害対策、Apache Beamによる統一データ処理について解説します。Google Cloudを活用した堅牢で拡張性の高いクラウドアーキテクチャ設計の参考に最適な内容です。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基本構造、gsutilを用いた転送スクリプトのベストプラクティス、KafkaからCloud Pub/Subへの移行戦略を解説します。Google Cloudを活用した信頼性・スケーラビリティの高いシステム設計に役立つ実践的な内容です。

K-meansクラスタリング、BigQueryのストリーミング挿入、Cloud SQLの活用法、Dataflowパイプラインの操作方法までをわかりやすく解説します。基礎から実践的なユースケース、注意点まで網羅し、Professional Cloud Data Engineer認定を目指す方に役立つ情報を提供します。

データエンジニアリングの基礎を解説します。データ生成から活用までの全プロセスを設計・運用する技術です。保存、変換、提供、セキュリティ、ガバナンス、オーケストレーション、DataOps、クラウド設計の視点を含め、持続可能なデータ活用基盤の構築方法を説明します。