Об этом курсе

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 12 часов на выполнение
Немецкий
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 12 часов на выполнение
Немецкий

от партнера

Placeholder

Google Cloud

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

3 ч. на завершение

Einführung in die Spezialisierung für Big Data und maschinelles Lernen mit der Google Cloud Platform.

3 ч. на завершение
13 видео ((всего 78 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
13 видео
Einführung in die Google Cloud Platform3мин
Rechenleistung für Analysen und ML-Arbeitslasten9мин
Demo: Eine VM in Compute Engine erstellen13мин
Elastic Storage-Buckets in Google Cloud Storage5мин
Das globale Netzwerk von Google nutzen3мин
Sicherheit: Lokal oder cloudnativ?2мин
Entwicklung der GCP-Tools für Big Data5мин
Einführung in die Google Cloud Platform und Qwiklabs3мин
Den richtigen Lösungsansatz finden5мин
Anwendungsbeispiele für die Google Cloud Platform3мин
Aktivität: In die Lösungsarchitekturen realer Kunden eintauchen7мин
Wichtige Positionen in datengesteuerten Unternehmen6мин
2 материала для самостоятельного изучения
Programm für öffentliche Datasets in Google Cloud10мин
Modulressourcen10мин
1 практическое упражнение
Zusammenfassung des Moduls
Неделя
2

Неделя 2

3 ч. на завершение

Produktempfehlungen mithilfe von Cloud SQL und Spark

3 ч. на завершение
8 видео ((всего 50 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
Einführung in das maschinelle Lernen5мин
Aufgabe: Empfehlungen für Mietobjekte mit maschinellem Lernen8мин
Denkansatz: Vom lokalen Speicher zur Google Cloud Platform wechseln9мин
Demo: Apache Spark-Jobs in weniger als zehn Minuten erstellen6мин
Aufgabe: Lokale Cluster nutzen und optimieren6мин
Speicher mit Google Cloud Storage aus dem Cluster auslagern4мин
Lab-Einführung2мин
1 материал для самостоятельного изучения
Modulressourcen10мин
1 практическое упражнение
Zusammenfassung des Moduls30мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Kaufverhalten von Websitebesuchern mit BigQuery ML vorhersagen

3 ч. на завершение
13 видео ((всего 74 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
13 видео
Demo: 2 Milliarden Zeilen GitHub-Code in weniger als 30 Sekunden abfragen11мин
BigQuery: Schnelle SQL-Engine4мин
Demo: Daten eines Fahrradverleihs mit SQL erkunden11мин
Datenqualität4мин
Verwalteter BigQuery-Speicher5мин
Informationen aus geografischen Daten gewinnen2мин
Demo: Blitzeinschläge mit BigQuery GIS analysieren7мин
Den richtigen ML-Modelltyp für strukturierte Daten auswählen4мин
Customer Lifetime Value vorhersagen5мин
BigQuery ML: Modelle mit SQL erstellen3мин
Phasen im Lebenszyklus eines ML-Modells2мин
BigQuery ML: Schritt-für-Schritt-Anleitung für die wichtigsten Funktionen5мин
2 материала для самостоятельного изучения
Lab-Einführung10мин
Modulressourcen10мин
1 практическое упражнение
Zusammenfassung des Moduls
Неделя
4

Неделя 4

2 ч. на завершение

Streamingdaten-Pipelines mit Cloud Pub/Sub und Cloud Dataflow erstellen

2 ч. на завершение
8 видео ((всего 31 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
Nachrichtenorientierte Architekturen mit Cloud Pub/Sub6мин
Streaming-Pipelines mit Apache Beam entwerfen3мин
Streaming-Pipelines in Cloud Dataflow implementieren3мин
Statistiken mit Data Studio darstellen3мин
Diagramme mit Data Studio erstellen2мин
Demo: Schritt-für-Schritt-Anleitung für Data Studio7мин
Lab-Einführung1мин
1 материал для самостоятельного изучения
Modulressourcen10мин
1 практическое упражнение
Zusammenfassung des Moduls

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.