Über diesen Kurs

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Ca. 13 Stunden zum Abschließen
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

6 Minuten zum Abschließen

Introduction

6 Minuten zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 6 min)
2 Videos
Getting Started with Google Cloud and Qwiklabs4m
1 Stunde zum Abschließen

Introduction to Batch Data Pipelines

1 Stunde zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 18 min)
5 Videos
Quality considerations1m
How to carry out operations in BigQuery3m
Shortcomings3m
ETL to solve data quality issues4m
1 praktische Übung
EL, ELT, ETL30m
2 Stunden zum Abschließen

Executing Spark on Cloud Dataproc

2 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 49 min)
9 Videos
Running Hadoop on Cloud Dataproc10m
GCS instead of HDFS6m
Optimizing Dataproc5m
Optimizing Dataproc Storage9m
Optimizing Dataproc Templates and Autoscaling4m
Optimizing Dataproc Monitoring3m
Lab Intro: Running Apache Spark jobs on Cloud Dataproc27
Summary31
1 praktische Übung
Executing Spark on Cloud Dataproc4m
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Manage Data Pipelines with Cloud Data Fusion and Cloud Composer

3 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 45 min)
11 Videos
Components of Data Fusion2m
Building a Pipeline6m
Exploring Data using Wrangler1m
Lab: Building and executing a pipeline graph in Cloud Data Fusion17
Orchestrating work between GCP services with Cloud Composer1m
Apache Airflow Environment1m
DAGs and Operators12m
Workflow scheduling6m
Monitoring and Logging4m
Lab: An Introduction to Cloud Composer12
1 praktische Übung
Cloud Data Fusion and Cloud Composer30m
7 Stunden zum Abschließen

Serverless Data Processing with Cloud Dataflow

7 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 40 min)
12 Videos
Why customers value Dataflow3m
Building Cloud Dataflow Pipelines in code3m
Key considerations with designing pipelines2m
Transforming data with PTransforms3m
Lab: Building a Simple Dataflow Pipeline17
Aggregating with GroupByKey and Combine7m
Lab: MapReduce in Cloud Dataflow18
Side Inputs and Windows of data4m
Lab: Practicing Pipeline Side Inputs11
Creating and re-using Pipeline Templates3m
Cloud Dataflow SQL pipelines3m
1 praktische Übung
Data Processing with Cloud Dataflow30m
4 Minuten zum Abschließen

Summary

4 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 4 min)
1 Video

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Häufig gestellte Fragen

  • Ja, Sie können eine Vorschau des ersten Videos und den Lehrplan ansehen, bevor Sie sich anmelden. Sie müssen den Kurs kaufen, um Zugriff auf die Inhalte zu erhalten, die nicht in der Vorschau inbegriffen sind.

  • Wenn Sie sich vor dem Startdatum der ersten Kurseinheit anmelden, haben Sie Zugriff auf alle Vortragsvideos und Texte für den Kurs. Sobald die erste Kurseinheit beginnt, können Sie Aufgaben einreichen.

  • Sobald Sie sich anmelden und Ihre Kurseinheit beginnt, haben Sie Zugriff auf alle Videos und andere Ressourcen, einschließlich der Texte und des Kurs-Diskussionsforums. Sie können praktische Aufgaben ansehen und einreichen und erforderliche bewertete Aufgaben abschließen, um eine Bewertung und ein Kurszertifikat zu erhalten.

  • Wenn Sie den Kurs erfolgreich abschließen, wird der Seite „Errungenschaften“ Ihr elektronisches Kurszertifikat hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Kurszertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.

  • Dieser Kurs ist einer der wenigen auf Coursera angebotenen Kurse, die derzeit ausschließlich für Kursteilnehmer zugänglich sind, die bezahlt oder finanzielle Unterstützung erhalten haben, wenn diese verfügbar ist.

  • Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

  • Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.

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