Über diesen Kurs

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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 11 Stunden zum Abschließen
Deutsch
Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Deutsch, Englisch, Spanisch, Japanisch...
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

17 Minuten zum Abschließen

Willkommen zur serverlosen Datenanalyse mit Google BigQuery und Cloud Dataflow

17 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 7 min), 1 Lektüre
1 Video
1 Lektüre
Kursressourcen herunterladen10m
6 Stunden zum Abschließen

Serverlose Datenanalyse mit BigQuery

6 Stunden zum Abschließen
19 Videos (Gesamt 123 min)
19 Videos
Was ist BigQuery?5m
Demonstration von BigQuery3m
Vorteile von BigQuery7m
BigQuery in einer Referenzarchitektur8m
Abfragen und Funktionen8m
Unterabfragen und mehrere Tabellen3m
Lab – Serverlose Datenanalyse (Java/Python): Teil 12m
Lab-Demo und Wiederholung9m
Daten laden und exportieren2m
Lab-Demo und Wiederholung13m
Erweiterte Funktionen in BigQuery7m
Arrays und Strukturen6m
Join-Bedingung und Fensterfunktionen6m
Benutzerdefinierte Funktionen3m
Lab-Demo und Wiederholung14m
Leistung und Preise7m
Platzhaltertabellen und Partitionierung7m
Pläne und Kategorien in BigQuery4m
1 praktische Übung
Modul 1: Quiz30m
5 Stunden zum Abschließen

Datenverarbeitungspipelines mit Dataflow automatisch skalieren

5 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 97 min)
12 Videos
Datenpipelines in Java und Python schreiben9m
Eingabe, Ausgabe und Ausführen6m
Lab-Demo und Wiederholung18m
MapReduce und parallele Verarbeitung11m
Gruppieren nach und Kombinieren7m
Kombinieren versus Gruppieren nach7m
Lab-Demo und Wiederholung6m
Nebeneingaben7m
Lab-Demo und Wiederholung10m
Dataflow-Vorlagen und Dataprep4m
Ressourcen31
1 praktische Übung
Modul 2 – Quiz30m

Über den 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

  • 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.

  • Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren

  • 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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