Об этом курсе
Специализация
100% онлайн

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Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

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Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

Промежуточный уровень

Часов на завершение

Прибл. 3 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 6–8 Stunden innerhalb einer Woche...
Доступные языки

Немецкий

Субтитры: Немецкий, Английский, Французский, Японский
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Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
Часов на завершение
7 минуты на завершение

Willkommen zur serverlosen Datenanalyse mit Google BigQuery und Cloud Dataflow

...
Reading
1 видео ((всего 7 мин.))
Video1 видео
Часов на завершение
5 ч. на завершение

Serverlose Datenanalyse mit BigQuery

...
Reading
19 видео ((всего 123 мин.)), 4 тестов
Video19 видео
Was ist BigQuery?5мин
Demonstration von BigQuery3мин
Vorteile von BigQuery7мин
BigQuery in einer Referenzarchitektur8мин
Abfragen und Funktionen8мин
Unterabfragen und mehrere Tabellen3мин
Lab – Serverlose Datenanalyse (Java/Python): Teil 12мин
Lab-Demo und Wiederholung9мин
Daten laden und exportieren2мин
Lab-Demo und Wiederholung13мин
Erweiterte Funktionen in BigQuery7мин
Arrays und Strukturen6мин
Join-Bedingung und Fensterfunktionen6мин
Benutzerdefinierte Funktionen3мин
Lab-Demo und Wiederholung14мин
Leistung und Preise7мин
Platzhaltertabellen und Partitionierung7мин
Pläne und Kategorien von BigQuery4мин
Quiz1 практическое упражнение
Modul 1 – Quiz4мин
Часов на завершение
5 ч. на завершение

Datenverarbeitungspipelines mit Dataflow automatisch skalieren

...
Reading
12 видео ((всего 97 мин.)), 4 тестов
Video12 видео
Datenpipelines in Java und Python schreiben9мин
Eingabe, Ausgabe und Ausführen6мин
Lab-Demo und Wiederholung18мин
MapReduce und parallele Verarbeitung11мин
Gruppieren nach und Kombinieren7мин
Kombinieren versus Gruppieren nach7мин
Lab-Demo und Wiederholung6мин
Nebeneingaben7мин
Lab-Demo und Wiederholung10мин
Dataflow-Vorlagen und Dataprep4мин
Ressourcen31s
Quiz1 практическое упражнение
Modul 2 – Quiz4мин

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. Der Kurs umfasst strukturierte, unstrukturierte und gestreamte Daten. 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...
Data Engineering on Google Cloud Platform auf Deutsch

Часто задаваемые вопросы

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