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18 小时

建议:1 Woche Studium, 6–10 Stunden/Woche...

德语(German)

字幕:德语(German), 英语(English)

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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 3 小时

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

完成时间为 3 小时
13 个视频 (总计 78 分钟), 2 个阅读材料, 2 个测验
13 个视频
Einführung in die Google Cloud Platform3分钟
Rechenleistung für Analysen und ML-Arbeitslasten9分钟
Demo: Eine VM in Compute Engine erstellen13分钟
Elastic Storage-Buckets in Google Cloud Storage5分钟
Das globale Netzwerk von Google nutzen3分钟
Sicherheit: Lokal oder cloudnativ?2分钟
Entwicklung der GCP-Tools für Big Data5分钟
Einführung in die Google Cloud Platform und Qwiklabs3分钟
Den richtigen Lösungsansatz finden5分钟
Anwendungsbeispiele für die Google Cloud Platform3分钟
Aktivität: In die Lösungsarchitekturen realer Kunden eintauchen7分钟
Wichtige Positionen in datengesteuerten Unternehmen6分钟
2 个阅读材料
Programm für öffentliche Datasets in Google Cloud10分钟
Modulressourcen10分钟
1 个练习
Zusammenfassung des Moduls
2

2

完成时间为 3 小时

Produktempfehlungen mithilfe von Cloud SQL und Spark

完成时间为 3 小时
8 个视频 (总计 50 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
8 个视频
Einführung in das maschinelle Lernen5分钟
Aufgabe: Empfehlungen für Mietobjekte mit maschinellem Lernen8分钟
Denkansatz: Vom lokalen Speicher zur Google Cloud Platform wechseln9分钟
Demo: Apache Spark-Jobs in weniger als zehn Minuten erstellen6分钟
Aufgabe: Lokale Cluster nutzen und optimieren6分钟
Speicher mit Google Cloud Storage aus dem Cluster auslagern4分钟
Lab-Einführung2分钟
1 个阅读材料
Modulressourcen10分钟
1 个练习
Zusammenfassung des Moduls30分钟
3

3

完成时间为 3 小时

Kaufverhalten von Websitebesuchern mit BigQuery ML vorhersagen

完成时间为 3 小时
13 个视频 (总计 74 分钟), 2 个阅读材料, 2 个测验
13 个视频
Demo: 2 Milliarden Zeilen GitHub-Code in weniger als 30 Sekunden abfragen11分钟
BigQuery: Schnelle SQL-Engine4分钟
Demo: Daten eines Fahrradverleihs mit SQL erkunden11分钟
Datenqualität4分钟
Verwalteter BigQuery-Speicher5分钟
Informationen aus geografischen Daten gewinnen2分钟
Demo: Blitzeinschläge mit BigQuery GIS analysieren7分钟
Den richtigen ML-Modelltyp für strukturierte Daten auswählen4分钟
Customer Lifetime Value vorhersagen5分钟
BigQuery ML: Modelle mit SQL erstellen3分钟
Phasen im Lebenszyklus eines ML-Modells2分钟
BigQuery ML: Schritt-für-Schritt-Anleitung für die wichtigsten Funktionen5分钟
2 个阅读材料
Lab-Einführung10分钟
Modulressourcen10分钟
1 个练习
Zusammenfassung des Moduls
4

4

完成时间为 2 小时

Streamingdaten-Pipelines mit Cloud Pub/Sub und Cloud Dataflow erstellen

完成时间为 2 小时
8 个视频 (总计 31 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
8 个视频
Nachrichtenorientierte Architekturen mit Cloud Pub/Sub6分钟
Streaming-Pipelines mit Apache Beam entwerfen3分钟
Streaming-Pipelines in Cloud Dataflow implementieren3分钟
Statistiken mit Data Studio darstellen3分钟
Diagramme mit Data Studio erstellen2分钟
Demo: Schritt-für-Schritt-Anleitung für Data Studio7分钟
Lab-Einführung1分钟
1 个阅读材料
Modulressourcen10分钟
1 个练习
Zusammenfassung des Moduls

关于 Google 云端平台

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. 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

  • 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。

  • 您注册课程后,将有权访问专项课程中的所有课程,并且会在完成课程后获得证书。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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