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Was Sie lernen werden
Processing big data at scale for analytics and machine learning
Fundamentals of building new machine learning models
Creating streaming data pipelines and dashboards
Kompetenzen, die Sie erwerben
Über dieses Spezialisierung
This online specialization provides participants a hands-on introduction to designing and building data pipelines on Google Cloud Platform. Through a combination of presentations, demos, and hand-on labs, participants will learn how to design data processing systems, build end-to-end data pipelines, analyze data and derive insights. The course covers structured, unstructured, and streaming data.
This course teaches the following skills:
• Design and build data pipelines on Google Cloud Platform
• Lift and shift your existing Hadoop workloads to the Cloud using Cloud Dataproc.
• Process batch and streaming data by implementing autoscaling data pipelines on Cloud Dataflow
• Manage your data Pipelines with Data Fusion and Cloud Composer.
• Derive business insights from extremely large datasets using Google BigQuery
• Learn how to use pre-built ML APIs on unstructured data and build different kinds of ML models using BigQuery ML.
• Enable instant insights from streaming data
This class is intended for developers who are responsible for:
• Extracting, Loading, Transforming, cleaning, and validating data
• Designing pipelines and architectures for data processing
• Integrating analytics and machine learning capabilities into data pipelines
• Querying datasets, visualizing query results and creating reports
>>> By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<
Praktisches Lernprojekt
This Specialization incorporates hands-on labs using our Qwiklabs platform.
These hands on components will let you apply the skills you learn in the video lectures. Projects will incorporate topics such as Google BigQuery, which are used and configured within Qwiklabs. You can expect to gain practical hands-on experience with the concepts explained throughout the modules.
Karriereergebnisse der Lernenden
45%
Ich nahm nach Abschluss dieses Spezialisierung einen neuen Beruf auf.
Karriereergebnisse der Lernenden
45%
Ich nahm nach Abschluss dieses Spezialisierung einen neuen Beruf auf.
Kurse, die komplett online stattfinden
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexibler Zeitplan
Festlegen und Einhalten flexibler Termine.
Stufe „Mittel“
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich.
Englisch
Untertitel: Englisch
So funktioniert die Spezialisierung
Kurse absolvieren
Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.
Praxisprojekt
Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.
Zertifikat erwerben
Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.
Es gibt 5 Kurse in dieser Spezialisierung
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals
8,885 Bewertungen
This 2-week accelerated on-demand course introduces participants to the Big Data and Machine Learning capabilities of Google Cloud Platform (GCP). It provides a quick overview of the Google Cloud Platform and a deeper dive of the data processing capabilities.
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP
324 Bewertungen
The two key components of any data pipeline are data lakes and warehouses. This course highlights use-cases for each type of storage and dives into the available data lake and warehouse solutions on Google Cloud Platform in technical detail. Also, this course describes the role of a data engineer, the benefits of a successful data pipeline to business operations, and examines why data engineering should be done in a cloud environment. Learners will get hands-on experience with data lakes and warehouses on Google Cloud Platform using QwikLabs.
Building Batch Data Pipelines on GCP
170 Bewertungen
Data pipelines typically fall under one of the Extra-Load, Extract-Load-Transform or Extract-Transform-Load paradigms. This course describes which paradigm should be used and when for batch data. Furthermore, this course covers several technologies on Google Cloud Platform for data transformation including BigQuery, executing Spark on Cloud Dataproc, pipeline graphs in Cloud Data Fusion and serverless data processing with Cloud Dataflow. Learners will get hands-on experience building data pipeline components on Google Cloud Platform using QwikLabs.
Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP
122 Bewertungen
*Note: this is a new course with updated content from what you may have seen in the previous version of this Specialization.
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.
Häufig gestellte Fragen
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich anmelden und den Kurs absolvieren, um ein teilbares Zertifikat zu erwerben, oder Sie können als Gast teilnehmen, um die Kursmaterialien gratis einzusehen. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Teil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
Für diese Spezialisierung gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Spezialisierungszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren.
Wie lange dauert es, die Spezialisierung abzuschließen?
This accelerated specialization is designed to be completed in only four weeks. Additionally, our Google Cloud Platform free trial ends after 60 days or when your $300 in credits are used up.
What background knowledge is necessary?
One (1) year of experience with one or more of the following:
• A common query language such as SQL
• Extract, transform, load activities
• Data modeling
• Machine learning and/or statistics
• Programming in Python
Do I need to take the courses in a specific order?
We strongly recommend you take these courses in order, beginning with Big Data and Machine Learning Fundamentals. This is especially important when completing the Qwiklabs projects, as these hands-on labs build upon the work you complete in preceding courses.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
Upon completion of this Specialization, you'll have the opportunity to share your information directly with Google and Publicis [more partners coming soon] to be considered for open hiring opportunities. You'll also earn a Specialization Certificate to share with your professional network and potential employers.
Google Cloud Platform is used in a wide variety of environments, all the way from startups to global enterprises. This specialization is designed to help prepare you to implement solutions using Google Cloud Platform in any of these types of environments.
Am I eligible for the Google Cloud Platform free trial?
To be eligible for the free trial, you will need:
- Google account (Google is currently blocked in China)
- Credit card or bank account
- Terms of service
Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602\n\nMore Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/
For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/
What if I have already used up my Google Cloud Platform free trial?
If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.
How does the free trial work?
View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/
Is the certificate received after completing a Coursera course or specialization the same as a Google Cloud certification?
No, the certificate received is a Coursera coursework completion certificate and not an official Google Cloud certification. To receive a Google Cloud certification you need to pass a Google Cloud certification exam which must be taken in-person at an official testing center. More information available here: https://cloud.google.com/certification/
I’ve passed all the Coursera courses for the Data Engineering on Google Cloud Platform Specialization. Will I be able to pass the Google Certified Professional Data Engineer certification exam?
Taking courses is a great way to familiarize yourself with the various components of Google Cloud Platform; however, actual real-world, hands-on experience is the best preparation for certification. Combine these courses and work experience and you are on your way to certification.
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
