Об этом курсе
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. 5 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5–7 Stunden innerhalb einer Woche...
Доступные языки

Немецкий

Субтитры: Немецкий, Французский, Португальский (бразильский), Английский, Испанский, Японский...
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. 5 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5–7 Stunden innerhalb einer Woche...
Доступные языки

Немецкий

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

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
Часов на завершение
2 ч. на завершение

Modul 1: Einführung in Cloud Dataproc

...
Reading
16 видео ((всего 52 мин.)), 2 тестов
Video16 видео
Einführung in Cloud Dataproc1мин
Sie müssen unstrukturierte Daten definieren?4мин
Werte aus unstrukturierten Daten ableiten7мин
Mit Big Data arbeiten4мин
MapReduce und die Anfänge von Hadoop5мин
Hoher Aufwand für vor Ort eingesetzte Hadoop-Lösungen1мин
Cloud Dataproc und Hadoop-Alternativen im Vergleich2мин
Dataproc-Cluster erstellen4мин
Dataproc-Anpassung3мин
Dataproc und die CLI40
Lab 1: Übersicht11
Lab 1: Demo und Wiederholung7мин
Benutzerdefinierte Maschinentypen3мин
Präemptive VMs3мин
Zusammenfassung des Moduls41
Quiz1 практическое упражнение
Modul 1 – Quiz4мин
Часов на завершение
3 ч. на завершение

Modul 2: Dataproc-Jobs ausführen

...
Reading
13 видео ((всего 51 мин.)), 3 тестов
Video13 видео
Methoden zum Senden von Jobs1мин
Lab 2: Übersicht1мин
Lab 2: Demo und Wiederholung11мин
Trennung von Speichern und Computing6мин
Die Entwicklung der Datenverarbeitung5мин
Die Bedeutung des Netzwerks in der Datenverarbeitung3мин
Speichern und Computing mit Spark trennen1мин
Spark-Jobs senden3мин
Übersicht über Spark-Konzepte2мин
Lab-Übersicht45
Lab 3: Demo und Wiederholung8мин
Zusammenfassung des Moduls18
Quiz1 практическое упражнение
Modul 2 – Quiz2мин
Часов на завершение
3 ч. на завершение

Modul 3: GCP nutzen

...
Reading
10 видео ((всего 37 мин.)), 3 тестов
Video10 видео
BigQuery-Unterstützung8мин
Lab 4: Übersicht31
Lab 4: Demo und Wiederholung4мин
Cluster anpassen4мин
Software auf einem Dataproc-Cluster installieren7мин
Lab 5: Übersicht17
Lab 5: Demo und Wiederholung8мин
Zusammenfassung des Moduls58
Wiederholung19
Quiz1 практическое упражнение
Modul 3 – Quiz2мин
Часов на завершение
1 ч. на завершение

Modul 4: Unstrukturierte Daten analysieren

...
Reading
7 видео ((всего 24 мин.)), 2 тестов
Video7 видео
Erläuterung des maschinellen Lernens3мин
Beispiele des angewandten maschinellen Lernens3мин
Natural Language Processing im Detail2мин
Lab 6: Übersicht1мин
Lab 6: Demo und Wiederholung10мин
Zusammenfassung des Moduls16
Quiz1 практическое упражнение
Modul 4 – Quiz2мин

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. 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.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.