课程信息

可分享的证书
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8 小时
德语(German)
字幕:德语(German), 英语(English)
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提供方

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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1

1

完成时间为 7 分钟

Einführung

完成时间为 7 分钟
2 个视频 (总计 7 分钟)
2 个视频
Einführung in die Google Cloud Platform und in Qwiklabs4分钟
完成时间为 2 小时

Data Engineering

完成时间为 2 小时
13 个视频 (总计 55 分钟)
13 个视频
Herausforderungen beim Data Engineering analysieren8分钟
Einführung in BigQuery3分钟
Data Lakes und Data Warehouses5分钟
Demo: Föderierte Abfragen mit BigQuery6分钟
Transaktionale Datenbanken vs. Data Warehouses4分钟
Effektive Zusammenarbeit mit anderen Datenteams6分钟
Datenzugriff und Data Governance verwalten2分钟
Demo: Personenidentifizierbare Informationen in Ihrem Dataset mit der DLP API finden1分钟
Produktionsfertige Pipelines erstellen2分钟
Kunden-Fallstudie zur GCP untersuchen3分钟
Zusammenfassung1分钟
Lab-Einführung: Analysen mithilfe von BigQuery durchführen17
1 个练习
Einführung zum Data Engineering30分钟
完成时间为 2 小时

Data Lake erstellen

完成时间为 2 小时
10 个视频 (总计 58 分钟)
10 个视频
Datenspeicherung und ETL-Optionen auf der GCP4分钟
Einen Data Lake mit Cloud Storage erstellen10分钟
Demo: Kostenoptimierung mithilfe von Google Cloud Storage-Klassen und Cloud Functions7分钟
Cloud Storage sichern5分钟
Unterschiedliche Datentypen speichern5分钟
Demo: Föderierte Abfragen von Parquet- und ORC-Dateien in BigQuery ausführen4分钟
Relationale Daten in der Cloud speichern1分钟
Cloud SQL als relationaler Data Lake7分钟
Lab: Taxidaten in Cloud SQL laden27
1 个练习
Data Lake erstellen4分钟
2

2

完成时间为 4 小时

Data Warehouse erstellen

完成时间为 4 小时
17 个视频 (总计 93 分钟)
17 个视频
Einführung in BigQuery1分钟
Demo: Sekundenschnelle Abfrage von Daten im Terabytebereich7分钟
Einstieg9分钟
Daten laden11分钟
Lab-Einführung: Daten in BigQuery laden21
Schemas kennenlernen24
Demo: Schemas kennenlernen10分钟
Schemadesign3分钟
Verschachtelte und wiederkehrende Felder8分钟
Demo: Verschachtelte und wiederkehrende Felder15分钟
Lab-Einführung: Mit JSON-Daten und Arraydaten in BigQuery arbeiten13
Optimieren durch Clustering und Partitionierung5分钟
Demo: Partitionierte Tabellen erstellen7分钟
Demo: Partitionierung und Clustering6分钟
Vorschau: Batch- und Streamingdaten transformieren2分钟
Zusammenfassung1分钟
1 个练习
Data Warehouse erstellen4分钟
完成时间为 2 分钟

Zusammenfassung

完成时间为 2 分钟
1 个视频 (总计 2 分钟)
1 个视频

关于 Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud auf Deutsch 专项课程

Dieser fünfwöchige Onlinevertiefungskurs bietet eine praktische Einführung zum Entwerfen und Erstellen von Datenverarbeitungssystemen auf der Google Cloud. 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 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: https://qwiklabs.com/terms_of_service <...
Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud auf Deutsch

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  • 在您注册且班次开课之后,您将可以访问所有视频和其他资源,包括阅读材料内容和课程论坛。您将能够查看和提交练习作业,并完成所需的评分作业以获得成绩和课程证书。

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