Об этом курсе

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Промежуточный уровень

Прибл. 9 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 6–10 Stunden innerhalb einer Woche...

Немецкий

Субтитры: Немецкий, Английский, Португальский (бразильский), Французский

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Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
24 минуты на завершение

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

...
4 видео ((всего 13 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения
2 материала для самостоятельного изучения
Kursressourcen herunterladen10мин
Lesen: Bitte lesen1мин
1 ч. на завершение

Einführung in die Google Cloud Platform und ihre Big Data-Produkte

In diesem Modul erhalten Sie eine Einführung in die Google Cloud Platform und ihre Datenverarbeitungsfunktionen.

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5 видео ((всего 31 мин.)), 1 тест
1 практического упражнения
Modulzusammenfassung2мин
3 ч. на завершение

Grundlagen der GCP: Compute und Storage

In diesem Modul erhalten Sie eine Einführung in Compute und Storage der Google Cloud Platform und lernen deren Funktionsweise bei Datenaufnahme, Speicherung und Verbundanalyse kennen.

...
9 видео ((всего 54 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов
9 видео
Lab-Zusammenfassung8мин
Ein globales Dateisystem14мин
Lab-Übersicht1мин
Lab-Zusammenfassung14мин
Zusammenfassung des Moduls3мин
Modulressourcen3мин
1 материала для самостоятельного изучения
Ressourcen zum Modul10мин
1 практического упражнения
Modulzusammenfassung4мин
4 ч. на завершение

Datenanalyse in der Cloud

In diesem Modul stellen wir Ihnen die gängigen Big Data-Anwendungsfälle vor, die von Google für Sie verwaltet werden. Diese Vorgänge sind heute branchenweite Standards und wir sorgen dabei für eine einfache Migration zur Cloud.

...
10 видео ((всего 90 мин.)), 3 тестов
10 видео
Lab-Übersicht24
Lab-Zusammenfassung22мин
Verwalteter Hadoop-Dienst in der Cloud8мин
Lab-Übersicht17
Lab-Zusammenfassung27мин
Zusammenfassung des Moduls3мин
Modulressourcen1мин
1 практического упражнения
Modulzusammenfassung4мин
5 ч. на завершение

Modul 5: Datenanalysen und maschinelles Lernen skalieren

In diesem Modul geht es um die transformationsorientierten Technologien in der Google Cloud Platform, die möglicherweise keine direkten Parallelen zu den Technologien aufweisen, die die Teilnehmer verwenden ("Weitere Informationen").

...
21 видео ((всего 82 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
21 видео
Daten in BigQuery aufnehmen2мин
Interaktive iterative Entwicklung mit Cloud Datalab1мин
Cloud Datalab: Demo3мин
Datalab unterstützt BigQuery2мин
Lab-Übersicht27
Lab-Zusammenfassung: Datalab einrichten5мин
Lab-Zusammenfassung: In IPython-Notebook arbeiten6мин
Einführung25
Maschinelles Lernen mit TensorFlow8мин
Modelle für neuronale Netzwerke erstellen und trainieren: Teil 11мин
Modelle für neuronale Netzwerke erstellen und trainieren: Teil 25мин
Lab-Übersicht4мин
Vorgefertigte ML-Modelle4мин
Beispiele für vorgefertigte ML APIs8мин
Lab-Zusammenfassung8мин
Zusammenfassung des Moduls2мин
Ressourcen zur Skalierung der Datenanalyse10
Ressourcen für maschinelles Lernen14
1 материала для самостоятельного изучения
Datenanalyse skalieren: Ressourcen1мин
1 практического упражнения
Modulzusammenfassung18мин
18 минуты на завершение

Datenverarbeitungsarchitekturen: Skalierbares Aufnehmen, Transformieren und Laden

In diesem Modul stellen wir Ihnen die Datenverarbeitungsarchitekturen in der Google Cloud Platform vor: Asynchrone Verarbeitung mit Aufgabenwarteschlangen. Nachrichtenorientierte Architekturen mit Pub/Sub. Pipelines mit Dataflow erstellen.

...
4 видео ((всего 9 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
1 материала для самостоятельного изучения
Ressourcen zum Modul5мин
1 практического упражнения
Modulzusammenfassung4мин
15 минуты на завершение

Zusammenfassung von GCP, Big Data und ML

...
3 видео ((всего 5 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения
1 материала для самостоятельного изучения
Weitere Ressourcen10мин

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....

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. 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

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

  • Before enrolling in this course, participants should have roughly 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

  • 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

    More 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/

  • 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.

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  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB100.

  • The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/

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