Об этом курсе
4.5
Оценки: 1,918
Рецензии: 238
Специализация
100% онлайн

100% онлайн

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. 7 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 1 week of study, 5-7 hours/week...
Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Google Cloud DataprocApplication Programming Interfaces (API)Machine Learning
Специализация
100% онлайн

100% онлайн

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. 7 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 1 week of study, 5-7 hours/week...
Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
Часов на завершение
2 ч. на завершение

Module 1: Introduction to Cloud Dataproc

...
Reading
16 видео ((всего 52 мин.)), 2 тестов
Video16 видео
Introducing Cloud Dataproc1мин
Defining unstructured data?4мин
Deriving value from unstructured data7мин
Approaches to working with Big Data4мин
MapReduce and Hadoop origins5мин
On prem Hadoop has a lot of overhead1мин
Cloud Dataproc versus Hadoop alternatives2мин
Creating a Dataproc cluster4мин
Dataproc customization3мин
Dataproc and the CLI40
Lab 1: Overview11
Lab 1: Demo and Review7мин
Custom Machine Types3мин
Preemptible VMs3мин
Wrap up41
Quiz1 практическое упражнение
Module 1 Quiz4мин
Часов на завершение
3 ч. на завершение

Module 2: Running Dataproc jobs

...
Reading
13 видео ((всего 51 мин.)), 3 тестов
Video13 видео
Methods for submitting jobs1мин
Lab 2 Overview1мин
Lab 2: Demo and Review11мин
Separation of Storage and Compute6мин
Evolution of data processing5мин
The importance of networking in data processing3мин
Separating storage and compute with Spark1мин
Submitting Spark jobs3мин
Overview of Spark concepts2мин
Lab Overview45
Lab 3: Demo and Review8мин
Module Wrap Up18
Quiz1 практическое упражнение
Module 2 Quiz2мин
Часов на завершение
3 ч. на завершение

Module 3: Leveraging GCP

...
Reading
10 видео ((всего 37 мин.)), 3 тестов
Video10 видео
BigQuery Support8мин
Lab 4: Overview31
Lab 4: Demo and Review4мин
Cluster customization4мин
Installing software on a Dataproc7мин
Lab 5: Overview17
Lab 5: Demo and Review8мин
Wrap up58
Review19
Quiz1 практическое упражнение
Module 3 Quiz2мин
Часов на завершение
1 ч. на завершение

Module 4: Analyzing Unstructured Data

...
Reading
7 видео ((всего 24 мин.)), 2 тестов
Video7 видео
A closer look at Machine Learning3мин
Examples of applied ML3мин
Natural Language Processing close-up2мин
Lab 6: Overview1мин
Lab 6: Demo and Review10мин
Wrap up16
Quiz1 практическое упражнение
Module 4 Quiz2мин
4.5
Рецензии: 238Chevron Right
Формирование карьерного пути

60%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы
Карьерные преимущества

67%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Продвижение по карьерной лестнице

25%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Лучшие рецензии

автор: CPDec 29th 2017

Really enjoyed it, woudl have liked to spend more time with the APIs and integrate with real time web downloads. There are a few bugs and misprints, but wasn't too hard to find them.

автор: PGAug 8th 2018

The course was really helpful to understand how to use google bigdata offering - dataproc for creating and managing Hadoop/hive/spark/pig and many more opensource bigdata products.

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'

This five-week, accelerated online specialization provides participants a hands-on introduction to designing and building data processing systems 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 carry out machine learning. The course covers structured, unstructured, and streaming data. This course teaches the following skills: • Design and build data processing systems on Google Cloud Platform • Leverage unstructured data using Spark and ML APIs on Cloud Dataproc • Process batch and streaming data by implementing autoscaling data pipelines on Cloud Dataflow • Derive business insights from extremely large datasets using Google BigQuery • Train, evaluate and predict using machine learning models using Tensorflow and Cloud 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 • Creating and maintaining machine learning and statistical models • 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 <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform

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. Если вы хотите пройти этот курс, но не можете его оплатить, подайте заявление на получение финансовой помощи.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.