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. 12 Stunden zum Abschließen
Deutsch
Untertitel: Deutsch, Englisch
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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 die Verarbeitung von Streamingdaten

1 Stunde zum Abschließen
1 Video (Gesamt 7 min)
1 praktische Übung
Einführung in die Verarbeitung von Streamingdaten30m
2 Stunden zum Abschließen

Serverlose Benachrichtigungen mit Cloud Pub/Sub

2 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 31 min)
6 Videos
Cloud Pub/Sub: Push vs. Pull5m
Mit Pub/Sub-Code veröffentlichen4m
Zusammenfassung1m
Lab-Einführung: Streamingdaten in Pub/Sub veröffentlichen18
Lösungen für das Lab: Streamingdaten in Pub/Sub veröffentlichen10m
1 praktische Übung
Serverlose Benachrichtigungen mit Cloud Pub/Sub30m
2 Stunden zum Abschließen

Streaming-Features von Cloud Dataflow

2 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 41 min)
4 Videos
Windowing in Cloud Dataflow10m
Lab-Einführung: Streamingdaten-Pipelines21
Lösungen für das Lab: Streamingdaten-Pipelines25m
1 praktische Übung
Streaming-Features von Cloud Dataflow30m
Woche
2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Streaming-Features mit hohem Durchsatz in BigQuery und Bigtable

4 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 57 min)
7 Videos
Lab-Einführung: Streaminganalysen und Dashboards9
Lösungen für das Lab: Streaminganalysen und Dashboards14m
Mit Cloud Bigtable mit hohem Durchsatz streamen16m
Leistung von Cloud Bigtable optimieren6m
Lab-Einführung: Datenpipelines in Bigtable streamen16
Lösungen für das Lab: Datenpipelines in Bigtable streamen12m
2 praktische Übungen
Streaminganalysen und Dashboards4m
Streaming mit hohem Durchsatz mit Cloud Bigtable30m
3 Stunden zum Abschließen

Erweiterte Funktionen und Leistung von BigQuery

3 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 48 min)
7 Videos
Demo: GIS-Funktionen und Mapping mit BigQuery16m
WITH-Klauseln vs. permanente Tabellen2m
Analytische Fensterfunktionen14m
Lab-Einführung: Leistungsoptimierung von BigQuery-Abfragen22
Hinweise zur Leistung2m
Lab-Einführung: Nach Datum partitionierte Tabellen in BigQuery erstellen14
1 praktische Übung
Erweiterte Funktionen und Leistung von BigQuery30m
1 Minute zum Abschließen

Zusammenfassung

1 Minute zum Abschließen
1 Video (Gesamt 1 min)
1 Video

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

Dieser fünfwöchige Onlinevertiefungskurs bietet eine praktische Einführung zum Entwerfen und Erstellen von Datenverarbeitungssystemen auf der Google Cloud. 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 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: https://qwiklabs.com/terms_of_service <...
Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud 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

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