Informações sobre o curso
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100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 18 horas para completar

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

Alemão

Legendas: Alemão, Inglês

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Alemão

Legendas: Alemão, Inglês

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
3 horas para concluir

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

13 vídeos (Total 78 mín.), 2 leituras, 2 testes
13 videos
Einführung in die Google Cloud Platform3min
Rechenleistung für Analysen und ML-Arbeitslasten9min
Demo: Eine VM in Compute Engine erstellen13min
Elastic Storage-Buckets in Google Cloud Storage5min
Das globale Netzwerk von Google nutzen3min
Sicherheit: Lokal oder cloudnativ?2min
Entwicklung der GCP-Tools für Big Data5min
Einführung in die Google Cloud Platform und Qwiklabs3min
Den richtigen Lösungsansatz finden5min
Anwendungsbeispiele für die Google Cloud Platform3min
Aktivität: In die Lösungsarchitekturen realer Kunden eintauchen7min
Wichtige Positionen in datengesteuerten Unternehmen6min
2 leituras
Programm für öffentliche Datasets in Google Cloud10min
Modulressourcen10min
1 exercício prático
Zusammenfassung des Moduls
Semana
2
3 horas para concluir

Produktempfehlungen mithilfe von Cloud SQL und Spark

8 vídeos (Total 50 mín.), 1 leitura, 2 testes
8 videos
Einführung in das maschinelle Lernen5min
Aufgabe: Empfehlungen für Mietobjekte mit maschinellem Lernen8min
Denkansatz: Vom lokalen Speicher zur Google Cloud Platform wechseln9min
Demo: Apache Spark-Jobs in weniger als zehn Minuten erstellen6min
Aufgabe: Lokale Cluster nutzen und optimieren6min
Speicher mit Google Cloud Storage aus dem Cluster auslagern4min
Lab-Einführung2min
1 leituras
Modulressourcen10min
1 exercício prático
Zusammenfassung des Moduls30min
Semana
3
3 horas para concluir

Kaufverhalten von Websitebesuchern mit BigQuery ML vorhersagen

13 vídeos (Total 74 mín.), 2 leituras, 2 testes
13 videos
Demo: 2 Milliarden Zeilen GitHub-Code in weniger als 30 Sekunden abfragen11min
BigQuery: Schnelle SQL-Engine4min
Demo: Daten eines Fahrradverleihs mit SQL erkunden11min
Datenqualität4min
Verwalteter BigQuery-Speicher5min
Informationen aus geografischen Daten gewinnen2min
Demo: Blitzeinschläge mit BigQuery GIS analysieren7min
Den richtigen ML-Modelltyp für strukturierte Daten auswählen4min
Customer Lifetime Value vorhersagen5min
BigQuery ML: Modelle mit SQL erstellen3min
Phasen im Lebenszyklus eines ML-Modells2min
BigQuery ML: Schritt-für-Schritt-Anleitung für die wichtigsten Funktionen5min
2 leituras
Lab-Einführung10min
Modulressourcen10min
1 exercício prático
Zusammenfassung des Moduls
Semana
4
2 horas para concluir

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

8 vídeos (Total 31 mín.), 1 leitura, 2 testes
8 videos
Nachrichtenorientierte Architekturen mit Cloud Pub/Sub6min
Streaming-Pipelines mit Apache Beam entwerfen3min
Streaming-Pipelines in Cloud Dataflow implementieren3min
Statistiken mit Data Studio darstellen3min
Diagramme mit Data Studio erstellen2min
Demo: Schritt-für-Schritt-Anleitung für Data Studio7min
Lab-Einführung1min
1 leituras
Modulressourcen10min
1 exercício prático
Zusammenfassung des Moduls

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 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

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • 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/

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.