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完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级
完成时间大约为10 小时
德语(German)
字幕:法语(French), 巴西葡萄牙语, 德语(German), 英语(English), 西班牙语(Spanish), 日语...
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

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完成时间为 1 小时

Modul 1: Architektur von Streaminganalyse-Pipelines

完成时间为 1 小时
5 个视频 (总计 39 分钟), 2 个阅读材料, 1 个测验
5 个视频
1. Herausforderung: Bei variablen Volumen sind skalierbare Aufnahmefähigkeit und Fehlertoleranz erforderlich4分钟
2. Herausforderung: Latenz ist zu erwarten5分钟
3. Herausforderung: Informationen sind umgehend erforderlich6分钟
Diskussion: Unterschiedliche Streamingszenarien8分钟
2 个阅读材料
Kursressourcen herunterladen10分钟
Lab-Arbeitsblatt10分钟
1 个练习
Quiz zu Modul 130分钟
完成时间为 2 小时

Modul 2: Variable Volumes aufnehmen

完成时间为 2 小时
4 个视频 (总计 34 分钟)
4 个视频
Funktionsweise: Themen und Abos14分钟
Lab-Übersicht34
Lab-Demo und Wiederholung8分钟
1 个练习
Quiz zu Modul 230分钟
完成时间为 3 小时

Modul 3: Streaming-Pipelines implementieren

完成时间为 3 小时
6 个视频 (总计 70 分钟)
6 个视频
Herausforderungen bei der Streamverarbeitung14分钟
Pipeline zur Streamverarbeitung für Live-Traffic-Daten einrichten11分钟
Späte Daten bearbeiten: Wasserzeichen, Trigger, Akkumulation14分钟
Lab-Übersicht35
Lab-Demo und Wiederholung15分钟
1 个练习
Quiz für Modul 330分钟
完成时间为 1 小时

Modul 4: Streaminganalysen und Dashboards

完成时间为 1 小时
3 个视频 (总计 20 分钟)
3 个视频
Lab-Übersicht45
Lab-Demo und Wiederholung5分钟
1 个练习
Quiz für Modul 44分钟
完成时间为 3 小时

Modul 5: Durchsatz- und Latenzanforderungen handhaben

完成时间为 3 小时
8 个视频 (总计 63 分钟)
8 个视频
Bigtable: die große, schnelle NoSQL-Datenbank mit Autoscaling4分钟
Daten in Bigtable aufnehmen4分钟
Für Bigtable entwickeln23分钟
Streaming in Bigtable1分钟
Lab-Demo und Wiederholung4分钟
Hinweise zur Leistung6分钟
Zusammenfassung von Data Engineering im Bereich GCP-Spezialisierung8分钟
1 个练习
Quiz für Modul 530分钟

关于 Data Engineering on Google Cloud Platform auf Deutsch 专项课程

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

常见问题

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  • 此课程不提供大学学分,但部分大学可能会选择接受课程证书作为学分。查看您的合作院校,了解详情。Coursera 上的在线学位Mastertrack™ 证书提供获得大学学分的机会。

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