Über diesen Kurs

2,462 kürzliche Aufrufe
Zertifikat zur Vorlage
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
Zertifikat zur Vorlage
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

von

Google Cloud-Logo

Google Cloud

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

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat 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.

  • Sie haben bis zu zwei Wochen nach Ihrem Zahlungsdatum beziehungsweise bis zu zwei Wochen nach Beginn der ersten Kurseinheit (bei Kursen, die gerade gestartet sind) Anspruch auf eine volle Rückerstattung, je nachdem, was später eintritt. Nach dem Erwerb eines Kurszertifikats besteht kein Anrecht mehr auf Rückerstattung, auch dann nicht, wenn Sie den Kurs innerhalb des Zeitraums von zwei Wochen abgeschlossen haben. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

  • Ja, Coursera bietet Kursteilnehmern, die die Gebühr nicht bezahlen können, finanzielle Hilfe an. Sie beantragen diese Hilfe, indem Sie auf den entsprechenden Link links unter der Schaltfläche "Anmelden" klicken. Sie werden dazu aufgefordert, ein Antragsformular auszufüllen, und Sie werden benachrichtigt, wenn Ihr Antrag bewilligt wird. 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.

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..