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. 8 Stunden zum Abschließen
Deutsch
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Deutsch

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

7 Minuten zum Abschließen

Einführung

7 Minuten zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 7 min)
2 Videos
Einführung in die Google Cloud Platform und in Qwiklabs4m
2 Stunden zum Abschließen

Data Engineering

2 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 55 min)
13 Videos
Herausforderungen beim Data Engineering analysieren8m
Einführung in BigQuery3m
Data Lakes und Data Warehouses5m
Demo: Föderierte Abfragen mit BigQuery6m
Transaktionale Datenbanken vs. Data Warehouses4m
Effektive Zusammenarbeit mit anderen Datenteams6m
Datenzugriff und Data Governance verwalten2m
Demo: Personenidentifizierbare Informationen in Ihrem Dataset mit der DLP API finden1m
Produktionsfertige Pipelines erstellen2m
Kunden-Fallstudie zur GCP untersuchen3m
Zusammenfassung1m
Lab-Einführung: Analysen mithilfe von BigQuery durchführen17
1 praktische Übung
Einführung zum Data Engineering30m
2 Stunden zum Abschließen

Data Lake erstellen

2 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 58 min)
10 Videos
Datenspeicherung und ETL-Optionen auf der GCP4m
Einen Data Lake mit Cloud Storage erstellen10m
Demo: Kostenoptimierung mithilfe von Google Cloud Storage-Klassen und Cloud Functions7m
Cloud Storage sichern5m
Unterschiedliche Datentypen speichern5m
Demo: Föderierte Abfragen von Parquet- und ORC-Dateien in BigQuery ausführen4m
Relationale Daten in der Cloud speichern1m
Cloud SQL als relationaler Data Lake7m
Lab: Taxidaten in Cloud SQL laden27
1 praktische Übung
Data Lake erstellen4m
Woche
2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Data Warehouse erstellen

4 Stunden zum Abschließen
17 Videos (Gesamt 93 min)
17 Videos
Einführung in BigQuery1m
Demo: Sekundenschnelle Abfrage von Daten im Terabytebereich7m
Einstieg9m
Daten laden11m
Lab-Einführung: Daten in BigQuery laden21
Schemas kennenlernen24
Demo: Schemas kennenlernen10m
Schemadesign3m
Verschachtelte und wiederkehrende Felder8m
Demo: Verschachtelte und wiederkehrende Felder15m
Lab-Einführung: Mit JSON-Daten und Arraydaten in BigQuery arbeiten13
Optimieren durch Clustering und Partitionierung5m
Demo: Partitionierte Tabellen erstellen7m
Demo: Partitionierung und Clustering6m
Vorschau: Batch- und Streamingdaten transformieren2m
Zusammenfassung1m
1 praktische Übung
Data Warehouse erstellen4m
2 Minuten zum Abschließen

Zusammenfassung

2 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 2 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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