Об этом курсе
Специализация
100% онлайн

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Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

Промежуточный уровень

Часов на завершение

Прибл. 4 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: Einwöchiger Kurs, 6–8 Stunden/Woche...
Доступные языки

Немецкий

Субтитры: Немецкий, Английский, Французский, Японский
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Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
Часов на завершение
1 ч. на завершение

Modul 1: Architektur von Streaminganalyse-Pipelines

...
Reading
5 видео ((всего 39 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
Video5 видео
1. Herausforderung: Bei variablen Volumen sind skalierbare Aufnahmefähigkeit und Fehlertoleranz erforderlich4мин
2. Herausforderung: Latenz ist zu erwarten5мин
3. Herausforderung: Informationen sind umgehend erforderlich6мин
Diskussion: Unterschiedliche Streamingszenarien8мин
Reading1 материал для самостоятельного изучения
Lab-Arbeitsblatt10мин
Quiz1 практическое упражнение
Quiz zu Modul 14мин
Часов на завершение
2 ч. на завершение

Modul 2: Variable Volumes aufnehmen

...
Reading
4 видео ((всего 34 мин.)), 2 тестов
Video4 видео
Funktionsweise: Themen und Abos14мин
Lab-Übersichtмин
Lab-Demo und Wiederholung8мин
Quiz1 практическое упражнение
Quiz zu Modul 28мин
Часов на завершение
2 ч. на завершение

Modul 3: Streaming-Pipelines implementieren

...
Reading
6 видео ((всего 70 мин.)), 2 тестов
Video6 видео
Herausforderungen bei der Streamverarbeitung14мин
Pipeline zur Streamverarbeitung für Live-Traffic-Daten einrichten11мин
Späte Daten bearbeiten: Wasserzeichen, Trigger, Akkumulation14мин
Lab-Übersichtмин
Lab-Demo und Wiederholung15мин
Quiz1 практическое упражнение
Quiz für Modul 32мин
Часов на завершение
1 ч. на завершение

Modul 4: Streaminganalysen und Dashboards

...
Reading
3 видео ((всего 20 мин.)), 2 тестов
Video3 видео
Lab-Übersichtмин
Lab-Demo und Wiederholung5мин
Quiz1 практическое упражнение
Quiz für Modul 44мин
Часов на завершение
2 ч. на завершение

Modul 5: Durchsatz- und Latenzanforderungen handhaben

...
Reading
8 видео ((всего 63 мин.)), 2 тестов
Video8 видео
Bigtable: die große, schnelle NoSQL-Datenbank mit Autoscaling4мин
Daten in Bigtable aufnehmen4мин
Für Bigtable entwickeln23мин
Streaming in Bigtable1мин
Lab-Demo und Wiederholung4мин
Hinweise zur Leistung6мин
Zusammenfassung von Data Engineering im Bereich GCP-Spezialisierung8мин
Quiz1 практическое упражнение
Quiz für Modul 56мин

Преподаватель

О 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....

О специализации ''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. Der Kurs umfasst strukturierte, unstrukturierte und gestreamte Daten. 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...
Data Engineering on Google Cloud Platform auf Deutsch

Часто задаваемые вопросы

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