Über diesen Kurs

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 5 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 5–7 Stunden innerhalb einer Woche...

Deutsch

Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Deutsch, Englisch, Spanisch, Japanisch...

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
2 Stunden zum Abschließen

Modul 1: Einführung in Cloud Dataproc

...
16 Videos (Gesamt 52 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
16 Videos
Einführung in Cloud Dataproc1m
Sie müssen unstrukturierte Daten definieren?4m
Werte aus unstrukturierten Daten ableiten7m
Mit Big Data arbeiten4m
MapReduce und die Anfänge von Hadoop5m
Hoher Aufwand für vor Ort eingesetzte Hadoop-Lösungen1m
Cloud Dataproc und Hadoop-Alternativen im Vergleich2m
Dataproc-Cluster erstellen4m
Dataproc-Anpassung3m
Dataproc und die CLI40
Lab 1: Übersicht11
Lab 1: Demo und Wiederholung7m
Benutzerdefinierte Maschinentypen3m
Präemptive VMs3m
Zusammenfassung des Moduls41
1 Lektüren
Kursressourcen herunterladen10m
1 praktische Übungen
Modul 1 – Quiz4m
3 Stunden zum Abschließen

Modul 2: Dataproc-Jobs ausführen

...
13 Videos (Gesamt 51 min), 3 Quiz
13 Videos
Methoden zum Senden von Jobs1m
Lab 2: Übersicht1m
Lab 2: Demo und Wiederholung11m
Trennung von Speichern und Computing6m
Die Entwicklung der Datenverarbeitung5m
Die Bedeutung des Netzwerks in der Datenverarbeitung3m
Speichern und Computing mit Spark trennen1m
Spark-Jobs senden3m
Übersicht über Spark-Konzepte2m
Lab-Übersicht45
Lab 3: Demo und Wiederholung8m
Zusammenfassung des Moduls18
1 praktische Übungen
Modul 2 – Quiz2m
3 Stunden zum Abschließen

Modul 3: GCP nutzen

...
10 Videos (Gesamt 37 min), 3 Quiz
10 Videos
BigQuery-Unterstützung8m
Lab 4: Übersicht31
Lab 4: Demo und Wiederholung4m
Cluster anpassen4m
Software auf einem Dataproc-Cluster installieren7m
Lab 5: Übersicht17
Lab 5: Demo und Wiederholung8m
Zusammenfassung des Moduls58
Wiederholung19
1 praktische Übungen
Modul 3 – Quiz2m
1 Stunden zum Abschließen

Modul 4: Unstrukturierte Daten analysieren

...
7 Videos (Gesamt 24 min), 2 Quiz
7 Videos
Erläuterung des maschinellen Lernens3m
Beispiele des angewandten maschinellen Lernens3m
Natural Language Processing im Detail2m
Lab 6: Übersicht1m
Lab 6: Demo und Wiederholung10m
Zusammenfassung des Moduls16
1 praktische Übungen
Modul 4 – Quiz2m

Über Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

Über die Spezialisierung Data Engineering on Google Cloud Platform auf Deutsch

Dieser fünfwöchige Onlinevertiefungskurs bietet eine praktische Einführung zum Entwerfen und Erstellen von Datenverarbeitungssystemen auf der Google Cloud Platform. In Präsentationen, Demos und praxisorientierten Labs entwickeln die Teilnehmer Datenverarbeitungssysteme, erstellen End-to-End-Datenpipelines, analysieren Daten und üben maschinelles Lernen. Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen: • Datenverarbeitungssysteme auf der Google Cloud Platform entwickeln • Unstrukturierte Daten mit Spark und ML-APIs auf Cloud Dataproc verwenden • Batch- und Streaming-Daten durch die Implementierung von Autoscaling-Datenpipelines auf Cloud Dataflow verarbeiten • Mit Google BigQuery Geschäftsinformationen aus extrem großen Datasets ableiten • Modelle des maschinellen Lernens mit TensorFlow und Cloud ML trainieren, auswerten und damit Vorhersagen treffen • Sofortige Statistiken aus Streaming-Daten ermöglichen • Dieser Kurs richtet sich an erfahrene Entwickler, die für die Verwaltung von Big Data-Transformationen verantwortlich sind, zum Beispiel: • Daten extrahieren, laden, transformieren, bereinigen und validieren • Pipelines und Architekturen für die Datenverarbeitung entwerfen • Modelle des maschinellen Lernens und der Statistik erstellen und warten • Datasets abfragen, Abfrageergebnisse visualisieren und Berichte erstellen >>> Mit Ihrer Teilnahme an dieser Spezialisierung stimmen Sie den Nutzungsbedingungen von Qwiklabs zu, die Sie in den FAQs und unter folgendem Link finden: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform auf Deutsch

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

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