Über diesen Kurs

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Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 13 Stunden zum Abschließen
Deutsch
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Ca. 13 Stunden zum Abschließen
Deutsch

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Google Cloud

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

6 Minuten zum Abschließen

Einführung

6 Minuten zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 6 min)
2 Videos
Einführung in die Google Cloud Platform und in Qwiklabs4m
1 Stunde zum Abschließen

Einführung in Batch-Datenpipelines

1 Stunde zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 18 min)
5 Videos
Überlegungen zur Qualität1m
Ausführung von BigQuery-Vorgängen3m
Nachteile3m
Datanqualitätsprobleme mit ETL lösen4m
1 praktische Übung
EL, ELT, ETL30m
2 Stunden zum Abschließen

Spark in Cloud Dataproc ausführen

2 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 49 min)
9 Videos
Hadoop auf Cloud Dataproc ausführen10m
GCS als Ersatz für HDFS6m
Dataproc optimieren5m
Dataproc-Speicher optimieren9m
Dataproc-Vorlagen und -Autoscaling optimieren4m
Dataproc-Monitoring optimieren3m
Lab-Einführung: Apache Spark-Jobs in Cloud Dataproc ausführen27
Zusammenfassung31
1 praktische Übung
Spark in Cloud Dataproc ausführen4m
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Datenpipelines mit Cloud Data Fusion und Cloud Composer verwalten

3 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 45 min)
11 Videos
Komponenten von Data Fusion2m
Eine Pipeline erstellen6m
Daten mit Wrangler untersuchen1m
Lab: Ein Pipelinediagramm in Cloud Data Fusion erstellen und ausführen17
Arbeit zwischen GCP-Diensten mit Cloud Composer orchestrieren1m
Apache Airflow-Umgebung1m
DAGs und Operatoren12m
Workflow-Planung6m
Monitoring und Logging4m
Lab: Einführung in Cloud Composer12
1 praktische Übung
Cloud Data Fusion und Cloud Composer30m
7 Stunden zum Abschließen

Serverlose Datenverarbeitung mit Cloud Dataflow

7 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 40 min)
12 Videos
Was Kunden an Dataflow schätzen3m
Cloud Dataflow-Pipelines programmieren3m
Zentrale Aspekte beim Pipelinedesign2m
Daten mit PTransforms transformieren3m
Lab: Eine einfache Dataflow-Pipeline erstellen17
Mit GroupByKey und Combine aggregieren7m
Lab: MapReduce in Cloud Dataflow18
Nebeneingaben und Datenfenster4m
Lab: Pipeline-Seiteneingaben üben11
Pipeline-Vorlagen erstellen und wiederverwenden3m
Cloud Dataflow SQL-Pipelines3m
1 praktische Übung
Datenverarbeitung mit Cloud Dataflow30m
4 Minuten zum Abschließen

Zusammenfassung

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

Über den Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud auf Deutsch

Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud auf Deutsch

Häufig gestellte Fragen

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