Informações sobre o curso
100% online

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Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

Nível intermediário

Horas para completar

Aprox. 5 horas para completar

Sugerido: Einwöchiger Kurs, 6–8 Stunden/Woche...
Idiomas disponíveis

Alemão

Legendas: Alemão, Inglês, Francês, Japonês
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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
1 hora para concluir

Modul 1: Architektur von Streaminganalyse-Pipelines

...
Reading
5 vídeos (total de (Total 39 mín.) min), 1 leitura, 1 teste
Video5 videos
1. Herausforderung: Bei variablen Volumen sind skalierbare Aufnahmefähigkeit und Fehlertoleranz erforderlich4min
2. Herausforderung: Latenz ist zu erwarten5min
3. Herausforderung: Informationen sind umgehend erforderlich6min
Diskussion: Unterschiedliche Streamingszenarien8min
Reading1 leituras
Lab-Arbeitsblatt10min
Quiz1 exercício prático
Quiz zu Modul 14min
Horas para completar
2 horas para concluir

Modul 2: Variable Volumes aufnehmen

...
Reading
4 vídeos (total de (Total 34 mín.) min), 2 testes
Video4 videos
Funktionsweise: Themen und Abos14min
Lab-Übersicht34s
Lab-Demo und Wiederholung8min
Quiz1 exercício prático
Quiz zu Modul 28min
Horas para completar
2 horas para concluir

Modul 3: Streaming-Pipelines implementieren

...
Reading
6 vídeos (total de (Total 70 mín.) min), 2 testes
Video6 videos
Herausforderungen bei der Streamverarbeitung14min
Pipeline zur Streamverarbeitung für Live-Traffic-Daten einrichten11min
Späte Daten bearbeiten: Wasserzeichen, Trigger, Akkumulation14min
Lab-Übersicht35s
Lab-Demo und Wiederholung15min
Quiz1 exercício prático
Quiz für Modul 32min
Horas para completar
1 hora para concluir

Modul 4: Streaminganalysen und Dashboards

...
Reading
3 vídeos (total de (Total 20 mín.) min), 2 testes
Video3 videos
Lab-Übersicht45s
Lab-Demo und Wiederholung5min
Quiz1 exercício prático
Quiz für Modul 44min
Horas para completar
2 horas para concluir

Modul 5: Durchsatz- und Latenzanforderungen handhaben

...
Reading
8 vídeos (total de (Total 63 mín.) min), 2 testes
Video8 videos
Bigtable: die große, schnelle NoSQL-Datenbank mit Autoscaling4min
Daten in Bigtable aufnehmen4min
Für Bigtable entwickeln23min
Streaming in Bigtable1min
Lab-Demo und Wiederholung4min
Hinweise zur Leistung6min
Zusammenfassung von Data Engineering im Bereich GCP-Spezialisierung8min
Quiz1 exercício prático
Quiz für Modul 56min

Sobre 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....

Sobre o Programa de cursos integrados Data Engineering on Google Cloud Platform auf Deutsch

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

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Sim, você pode assistir uma prévia do primeiro vídeo e ver programa do curso antes de se inscrever. Você precisa comprar o curso para ter acesso ao conteúdo não incluído na prévia.

  • Se decidir se inscrever no curso antes da data de início da sessão, terá acesso a todos os vídeos das palestras e leituras do curso. Também poderá enviar tarefas assim que a sessão começar.

  • Uma vez inscrito, e tão logo sua sessão tenha iniciado, você terá acesso a todos os vídeos e outros recursos, incluindo itens de leitura e fórum de discussão do curso. Você poderá ver e enviar tarefas práticas e concluir tarefas com nota atribuída obrigatórias para obter uma nota e um Certificado de Curso.

  • Se você concluir o curso com êxito, seu Certificado de Curso eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn.

  • Este curso é um dos poucos oferecidos pela Coursera que está disponível apenas para alunos que tenham pago ou recebido auxílio financeiro, quando disponível.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.