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Google CloudÜber diesen Kurs
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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch, Spanisch
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von
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.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
6 Minuten zum Abschließen
Introduction
This module introduces the course and agenda
6 Minuten zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 6 min)
1 Stunde zum Abschließen
Introduction to Processing Streaming Data
This modules talks about challenges with processing streaming data
1 Stunde zum Abschließen
1 Video (Gesamt 7 min)
1 Video
1 praktische Übung
Introduction to Processing Streaming Data30m
2 Stunden zum Abschließen
Serverless Messaging with Cloud Pub/Sub
This module talks about using Cloud Pub/Sub to ingest incoming streaming data
2 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 31 min)
6 Videos
Cloud Pub/Sub Push vs Pull5m
Publishing with Pub/Sub code4m
Summary1m
Lab Intro: Publish Streaming Data into Pub/Sub18
Lab Solution: Publish Streaming Data into Pub/Sub10m
1 praktische Übung
Serverless Messaging with Cloud Pub/Sub30m
2 Stunden zum Abschließen
Cloud Dataflow Streaming Features
This module revisits Cloud Dataflow and focuses on its streaming data processing capabilities
2 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 41 min)
4 Videos
Cloud Dataflow Windowing10m
Lab Intro: Streaming Data Pipelines21
Lab Solution: Streaming Data Pipelines25m
1 praktische Übung
Cloud Dataflow Streaming Features30m
4 Stunden zum Abschließen
High-Throughput BigQuery and Bigtable Streaming Features
This modules covers BigQuery and Bigtable for streaming data
4 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 57 min)
7 Videos
Lab Intro: Streaming Analytics and Dashboards9
Lab Solution: Streaming Analytics and Dashboards14m
High-Throughput Streaming with Cloud Bigtable16m
Optimizing Cloud Bigtable Performance6m
Lab Intro: Streaming Data Pipelines into Bigtable16
Lab Solution: Streaming Data Pipelines into Bigtable12m
2 praktische Übungen
Streaming Analytics and Dashboards4m
High-Throughput Streaming with Cloud Bigtable30m
3 Stunden zum Abschließen
Advanced BigQuery Functionality and Performance
This module dives into more advanced features of BigQuery
3 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 48 min)
7 Videos
Demo: GIS Functions and Mapping with BigQuery16m
WITH Clauses vs Permanent Tables2m
Analytical window functions14m
Lab Intro: Optimizing your BigQuery Queries for Performance22
Performance Considerations2m
Lab Intro: Creating Date-Partitioned Tables in BigQuery14
1 praktische Übung
BigQuery advanced functionality and performance considerations30m
1 Minute zum Abschließen
Summary
This module recaps the topics covered in course
1 Minute zum Abschließen
1 Video (Gesamt 1 min)
1 Video
Bewertungen
Top-Bewertungen von BUILDING RESILIENT STREAMING ANALYTICS SYSTEMS ON GCP
von MP20. Mai 2020
Great course on understanding how to build streaming pipelines to ingest data into datalakes and datawarehouses , as well as techniques and technologies that support data querying optimization
von FM28. Apr. 2020
Excellent, googles team explains things in a straightforward and hands-on manner that gets you ready to start integrating BigQuery, BigTable, DataFusion, and Data Studio in a matter of hours.
von AS28. Juni 2020
An excellent course. A great way to teach building streaming data pipelines and optimizing queries on BigQuery and BigTable (by , inter alia, partitioning data sets )through hands-on labs.
von GS26. Mai 2020
This one really helps!!! However, I would appreciate if dataflow job such as averagespeed was written in python. No worries I will write one myself!! Thanks a lot for everything!!!
Häufig gestellte Fragen
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