Informações sobre o curso

Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 13 horas para completar
Alemão
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Nível intermediário
Aprox. 13 horas para completar
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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

6 minutos para concluir

Einführung

6 minutos para concluir
2 vídeos (Total 6 mín.)
2 videos
Einführung in die Google Cloud Platform und in Qwiklabs4min
1 hora para concluir

Einführung in Batch-Datenpipelines

1 hora para concluir
5 vídeos (Total 18 mín.)
5 videos
Überlegungen zur Qualität1min
Ausführung von BigQuery-Vorgängen3min
Nachteile3min
Datanqualitätsprobleme mit ETL lösen4min
1 exercício prático
EL, ELT, ETL30min
2 horas para concluir

Spark in Cloud Dataproc ausführen

2 horas para concluir
9 vídeos (Total 49 mín.)
9 videos
Hadoop auf Cloud Dataproc ausführen10min
GCS als Ersatz für HDFS6min
Dataproc optimieren5min
Dataproc-Speicher optimieren9min
Dataproc-Vorlagen und -Autoscaling optimieren4min
Dataproc-Monitoring optimieren3min
Lab-Einführung: Apache Spark-Jobs in Cloud Dataproc ausführen27s
Zusammenfassung31s
1 exercício prático
Spark in Cloud Dataproc ausführen4min
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

Datenpipelines mit Cloud Data Fusion und Cloud Composer verwalten

3 horas para concluir
11 vídeos (Total 45 mín.)
11 videos
Komponenten von Data Fusion2min
Eine Pipeline erstellen6min
Daten mit Wrangler untersuchen1min
Lab: Ein Pipelinediagramm in Cloud Data Fusion erstellen und ausführen17s
Arbeit zwischen GCP-Diensten mit Cloud Composer orchestrieren1min
Apache Airflow-Umgebung1min
DAGs und Operatoren12min
Workflow-Planung6min
Monitoring und Logging4min
Lab: Einführung in Cloud Composer12s
1 exercício prático
Cloud Data Fusion und Cloud Composer30min
7 horas para concluir

Serverlose Datenverarbeitung mit Cloud Dataflow

7 horas para concluir
12 vídeos (Total 40 mín.)
12 videos
Was Kunden an Dataflow schätzen3min
Cloud Dataflow-Pipelines programmieren3min
Zentrale Aspekte beim Pipelinedesign2min
Daten mit PTransforms transformieren3min
Lab: Eine einfache Dataflow-Pipeline erstellen17s
Mit GroupByKey und Combine aggregieren7min
Lab: MapReduce in Cloud Dataflow18s
Nebeneingaben und Datenfenster4min
Lab: Pipeline-Seiteneingaben üben11s
Pipeline-Vorlagen erstellen und wiederverwenden3min
Cloud Dataflow SQL-Pipelines3min
1 exercício prático
Datenverarbeitung mit Cloud Dataflow30min
4 minutos para concluir

Zusammenfassung

4 minutos para concluir
1 vídeo (Total 4 mín.)
1 vídeos

Sobre Programa de cursos integrados Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud auf Deutsch

Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud auf Deutsch

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.