Acerca de este Curso

Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 13 horas para completar
Alemán (German)
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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

6 minutos para completar

Einführung

6 minutos para completar
2 videos (Total 6 minutos)
2 videos
Einführung in die Google Cloud Platform und in Qwiklabs4m
1 hora para completar

Einführung in Batch-Datenpipelines

1 hora para completar
5 videos (Total 18 minutos)
5 videos
Überlegungen zur Qualität1m
Ausführung von BigQuery-Vorgängen3m
Nachteile3m
Datanqualitätsprobleme mit ETL lösen4m
1 ejercicio de práctica
EL, ELT, ETL30m
2 horas para completar

Spark in Cloud Dataproc ausführen

2 horas para completar
9 videos (Total 49 minutos)
9 videos
Hadoop auf Cloud Dataproc ausführen10m
GCS als Ersatz für HDFS6m
Dataproc optimieren5m
Dataproc-Speicher optimieren9m
Dataproc-Vorlagen und -Autoscaling optimieren4m
Dataproc-Monitoring optimieren3m
Lab-Einführung: Apache Spark-Jobs in Cloud Dataproc ausführen27s
Zusammenfassung31s
1 ejercicio de práctica
Spark in Cloud Dataproc ausführen4m
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

Datenpipelines mit Cloud Data Fusion und Cloud Composer verwalten

3 horas para completar
11 videos (Total 45 minutos)
11 videos
Komponenten von Data Fusion2m
Eine Pipeline erstellen6m
Daten mit Wrangler untersuchen1m
Lab: Ein Pipelinediagramm in Cloud Data Fusion erstellen und ausführen17s
Arbeit zwischen GCP-Diensten mit Cloud Composer orchestrieren1m
Apache Airflow-Umgebung1m
DAGs und Operatoren12m
Workflow-Planung6m
Monitoring und Logging4m
Lab: Einführung in Cloud Composer12s
1 ejercicio de práctica
Cloud Data Fusion und Cloud Composer30m
7 horas para completar

Serverlose Datenverarbeitung mit Cloud Dataflow

7 horas para completar
12 videos (Total 40 minutos)
12 videos
Was Kunden an Dataflow schätzen3m
Cloud Dataflow-Pipelines programmieren3m
Zentrale Aspekte beim Pipelinedesign2m
Daten mit PTransforms transformieren3m
Lab: Eine einfache Dataflow-Pipeline erstellen17s
Mit GroupByKey und Combine aggregieren7m
Lab: MapReduce in Cloud Dataflow18s
Nebeneingaben und Datenfenster4m
Lab: Pipeline-Seiteneingaben üben11s
Pipeline-Vorlagen erstellen und wiederverwenden3m
Cloud Dataflow SQL-Pipelines3m
1 ejercicio de práctica
Datenverarbeitung mit Cloud Dataflow30m
4 minutos para completar

Zusammenfassung

4 minutos para completar
1 video (Total 4 minutos)
1 video

Acerca de Programa especializado: Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud auf Deutsch

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

Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.