Informações sobre o curso

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 5 horas para completar

Sugerido: 5–7 Stunden innerhalb einer Woche...

Alemão

Legendas: Francês, Portuguese (Brazilian), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês...

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
2 horas para concluir

Modul 1: Einführung in Cloud Dataproc

...
16 vídeos ((Total 52 mín.)), 1 leitura, 2 testes
16 videos
Einführung in Cloud Dataproc1min
Sie müssen unstrukturierte Daten definieren?4min
Werte aus unstrukturierten Daten ableiten7min
Mit Big Data arbeiten4min
MapReduce und die Anfänge von Hadoop5min
Hoher Aufwand für vor Ort eingesetzte Hadoop-Lösungen1min
Cloud Dataproc und Hadoop-Alternativen im Vergleich2min
Dataproc-Cluster erstellen4min
Dataproc-Anpassung3min
Dataproc und die CLI40s
Lab 1: Übersicht11s
Lab 1: Demo und Wiederholung7min
Benutzerdefinierte Maschinentypen3min
Präemptive VMs3min
Zusammenfassung des Moduls41s
1 leituras
Kursressourcen herunterladen10min
1 exercícios práticos
Modul 1 – Quiz4min
3 horas para concluir

Modul 2: Dataproc-Jobs ausführen

...
13 vídeos ((Total 51 mín.)), 3 testes
13 videos
Methoden zum Senden von Jobs1min
Lab 2: Übersicht1min
Lab 2: Demo und Wiederholung11min
Trennung von Speichern und Computing6min
Die Entwicklung der Datenverarbeitung5min
Die Bedeutung des Netzwerks in der Datenverarbeitung3min
Speichern und Computing mit Spark trennen1min
Spark-Jobs senden3min
Übersicht über Spark-Konzepte2min
Lab-Übersicht45s
Lab 3: Demo und Wiederholung8min
Zusammenfassung des Moduls18s
1 exercícios práticos
Modul 2 – Quiz2min
3 horas para concluir

Modul 3: GCP nutzen

...
10 vídeos ((Total 37 mín.)), 3 testes
10 videos
BigQuery-Unterstützung8min
Lab 4: Übersicht31s
Lab 4: Demo und Wiederholung4min
Cluster anpassen4min
Software auf einem Dataproc-Cluster installieren7min
Lab 5: Übersicht17s
Lab 5: Demo und Wiederholung8min
Zusammenfassung des Moduls58s
Wiederholung19s
1 exercícios práticos
Modul 3 – Quiz2min
1 horas para concluir

Modul 4: Unstrukturierte Daten analysieren

...
7 vídeos ((Total 24 mín.)), 2 testes
7 videos
Erläuterung des maschinellen Lernens3min
Beispiele des angewandten maschinellen Lernens3min
Natural Language Processing im Detail2min
Lab 6: Übersicht1min
Lab 6: Demo und Wiederholung10min
Zusammenfassung des Moduls16s
1 exercícios práticos
Modul 4 – Quiz2min

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

  • 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.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.