Об этом курсе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 17 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 1 Woche Studium, 6–8 Stunden/Woche...

Немецкий

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 17 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 1 Woche Studium, 6–8 Stunden/Woche...

Немецкий

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
1 ч. на завершение

Modul 1: Architektur von Streaminganalyse-Pipelines

5 видео ((всего 39 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
5 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
2 материала для самостоятельного изучения
Kursressourcen herunterladen10мин
Lab-Arbeitsblatt10мин
1 практическое упражнение
Quiz zu Modul 130мин
2 ч. на завершение

Modul 2: Variable Volumes aufnehmen

4 видео ((всего 34 мин.)), 2 тестов
4 видео
Funktionsweise: Themen und Abos14мин
Lab-Übersicht34
Lab-Demo und Wiederholung8мин
1 практическое упражнение
Quiz zu Modul 230мин
3 ч. на завершение

Modul 3: Streaming-Pipelines implementieren

6 видео ((всего 70 мин.)), 2 тестов
6 видео
Herausforderungen bei der Streamverarbeitung14мин
Pipeline zur Streamverarbeitung für Live-Traffic-Daten einrichten11мин
Späte Daten bearbeiten: Wasserzeichen, Trigger, Akkumulation14мин
Lab-Übersicht35
Lab-Demo und Wiederholung15мин
1 практическое упражнение
Quiz für Modul 330мин
1 ч. на завершение

Modul 4: Streaminganalysen und Dashboards

3 видео ((всего 20 мин.)), 2 тестов
3 видео
Lab-Übersicht45
Lab-Demo und Wiederholung5мин
1 практическое упражнение
Quiz für Modul 44мин
3 ч. на завершение

Modul 5: Durchsatz- und Latenzanforderungen handhaben

8 видео ((всего 63 мин.)), 2 тестов
8 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
1 практическое упражнение
Quiz für Modul 530мин

Преподаватели

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....

Специализация Data Engineering on Google Cloud Platform auf Deutsch: общие сведения

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. 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 >>> Mit Ihrer Teilnahme an dieser Spezialisierung stimmen Sie den Nutzungsbedingungen von Qwiklabs zu, die Sie in den FAQs und unter folgendem Link finden: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform auf Deutsch

Часто задаваемые вопросы

  • Да, до регистрации можно просмотреть первое видео и программу курса. Чтобы получить полный доступ к материалам курса, необходимо оплатить его.

  • Регистрируясь на курс до начала сессии, вы получаете доступ ко всем видеолекциям и материалам для самостоятельного изучения. Задания можно отправлять после начала сессии.

  • После регистрации на курс и начала сессии вы получаете доступ ко всем видео и другим ресурсам курса, включая материалы для самостоятельного изучения и форумы обсуждений. Вы сможете выполнять тренировочные, а также сдавать обязательные оцениваемые задания и получить сертификат о прохождении курса.

  • Если вы успешного пройдете курс, на странице ваших достижений появится электронный сертификат, который можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn.

  • Это один из немногих курсов на Coursera, которые предоставляются только на платной основе.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.