课程信息
专项课程
100% 在线

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立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。
中级

中级

完成时间(小时)

完成时间大约为5 小时

建议:6–10 Stunden innerhalb einer Woche...
可选语言

德语(German)

字幕:德语(German), 英语(English), 法语(French)...
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1
完成时间(小时)
完成时间为 14 分钟

Einführung in die Spezialisierung für Big Data und maschinelles Lernen mit der Google Cloud Platform

...
Reading
4 个视频(共 13 分钟), 1 个阅读材料
Video4 个视频
Kursüberblick und Programm5分钟
Einführung in Google Cloud Platform und Qwiklabs2分钟
Kennenlernen der Kursleitung3分钟
Reading1 个阅读材料
Lesen: Bitte lesen1分钟
完成时间(小时)
完成时间为 1 小时

Einführung in die Google Cloud Platform und ihre Big Data-Produkte

In diesem Modul erhalten Sie eine Einführung in die Google Cloud Platform und ihre Datenverarbeitungsfunktionen....
Reading
5 个视频(共 31 分钟), 1 个测验
Video5 个视频
Was ist die Google Cloud Platform?14分钟
Big-Data-Produkte der GCP9分钟
Nutzungsszenarien5分钟
Modulressourcen分钟
Quiz1 个练习
Modulzusammenfassung2分钟
完成时间(小时)
完成时间为 3 小时

Grundlagen der GCP: Compute und Storage

In diesem Modul erhalten Sie eine Einführung in Compute und Storage der Google Cloud Platform und lernen deren Funktionsweise bei Datenaufnahme, Speicherung und Verbundanalyse kennen....
Reading
9 个视频(共 54 分钟), 1 个阅读材料, 3 个测验
Video9 个视频
CPUs on demand7分钟
Lab-Übersicht分钟
Lab-Zusammenfassung8分钟
Ein globales Dateisystem14分钟
Lab-Übersicht1分钟
Lab-Zusammenfassung14分钟
Zusammenfassung des Moduls3分钟
Modulressourcen3分钟
Reading1 个阅读材料
Ressourcen zum Modul10分钟
Quiz1 个练习
Modulzusammenfassung4分钟
完成时间(小时)
完成时间为 4 小时

Datenanalyse in der Cloud

In diesem Modul stellen wir Ihnen die gängigen Big Data-Anwendungsfälle vor, die von Google für Sie verwaltet werden. Diese Vorgänge sind heute branchenweite Standards und wir sorgen dabei für eine einfache Migration zur Cloud....
Reading
10 个视频(共 90 分钟), 3 个测验
Video10 个视频
Transformation lernen20分钟
Ihre SQL-Datenbank in der Cloud5分钟
Lab-Übersicht分钟
Lab-Zusammenfassung22分钟
Verwalteter Hadoop-Dienst in der Cloud8分钟
Lab-Übersicht分钟
Lab-Zusammenfassung27分钟
Zusammenfassung des Moduls3分钟
Modulressourcen1分钟
Quiz1 个练习
Modulzusammenfassung4分钟
完成时间(小时)
完成时间为 5 小时

Modul 5: Datenanalysen und maschinelles Lernen skalieren

In diesem Modul geht es um die transformationsorientierten Technologien in der Google Cloud Platform, die möglicherweise keine direkten Parallelen zu den Technologien aufweisen, die die Teilnehmer verwenden ("Weitere Informationen")....
Reading
21 个视频(共 82 分钟), 1 个阅读材料, 4 个测验
Video21 个视频
Schneller zufälliger Zugriff11分钟
Petabytes speichern und interaktiv abfragen mit Google BigQuery3分钟
Daten in BigQuery aufnehmen2分钟
Interaktive iterative Entwicklung mit Cloud Datalab1分钟
Cloud Datalab: Demo3分钟
Datalab unterstützt BigQuery2分钟
Lab-Übersicht分钟
Lab-Zusammenfassung: Datalab einrichten5分钟
Lab-Zusammenfassung: In IPython-Notebook arbeiten6分钟
Einführung分钟
Maschinelles Lernen mit TensorFlow8分钟
Modelle für neuronale Netzwerke erstellen und trainieren: Teil 11分钟
Modelle für neuronale Netzwerke erstellen und trainieren: Teil 25分钟
Lab-Übersicht4分钟
Vorgefertigte ML-Modelle4分钟
Beispiele für vorgefertigte ML APIs8分钟
Lab-Zusammenfassung8分钟
Zusammenfassung des Moduls2分钟
Ressourcen zur Skalierung der Datenanalyse分钟
Ressourcen für maschinelles Lernen分钟
Reading1 个阅读材料
Datenanalyse skalieren: Ressourcen1分钟
Quiz1 个练习
Modulzusammenfassung18分钟
完成时间(小时)
完成时间为 18 分钟

Datenverarbeitungsarchitekturen: Skalierbares Aufnehmen, Transformieren und Laden

In diesem Modul stellen wir Ihnen die Datenverarbeitungsarchitekturen in der Google Cloud Platform vor: Asynchrone Verarbeitung mit Aufgabenwarteschlangen. Nachrichtenorientierte Architekturen mit Pub/Sub. Pipelines mit Dataflow erstellen....
Reading
4 个视频(共 9 分钟), 1 个阅读材料, 1 个测验
Video4 个视频
Nachrichtenorientierte Architekturen3分钟
Serverlose Datenpipelines3分钟
Zusammenfassung des Moduls分钟
Reading1 个阅读材料
Ressourcen zum Modul5分钟
Quiz1 个练习
Modulzusammenfassung4分钟
完成时间(小时)
完成时间为 15 分钟

Zusammenfassung von GCP, Big Data und ML

...
Reading
3 个视频(共 5 分钟), 1 个阅读材料
Video3 个视频
Weiteres Vorgehen1分钟
Zusätzliche Ressourcen分钟
Reading1 个阅读材料
Weitere Ressourcen10分钟

关于 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....

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. 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

常见问题

  • 注册以便获得证书后,您将有权访问所有视频、测验和编程作业(如果适用)。只有在您的班次开课之后,才可以提交和审阅同学互评作业。如果您选择在不购买的情况下浏览课程,可能无法访问某些作业。

  • 您购买证书后,将有权访问所有课程材料,包括评分作业。完成课程后,您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容,可以免费旁听课程。

  • Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:

    • A common query language such as SQL

    • Extract, transform, load activities

    • Data modeling

    • Machine learning and/or statistics

    • Programming in Python

  • To be eligible for the free trial, you will need:

    - Google account (Google is currently blocked in China)

    - Credit card or bank account

    - Terms of service

    Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602

    More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/

    For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.

  • View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB100.

  • The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/

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