Acerca de este Curso
100 % en línea

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio

Nivel intermedio

Horas para completar

Aprox. 4 horas para completar

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

Alemán (German)

Subtítulos: Alemán (German), Inglés (English), Francés (French), Japonés
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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
Horas para completar
1 hora para completar

Modul 1: Architektur von Streaminganalyse-Pipelines

...
Reading
5 videos (Total 39 minutos), 1 reading, 1 quiz
Video5 videos
1. Herausforderung: Bei variablen Volumen sind skalierbare Aufnahmefähigkeit und Fehlertoleranz erforderlich4m
2. Herausforderung: Latenz ist zu erwarten5m
3. Herausforderung: Informationen sind umgehend erforderlich6m
Diskussion: Unterschiedliche Streamingszenarien8m
Reading1 lectura
Lab-Arbeitsblatt10m
Quiz1 ejercicio de práctica
Quiz zu Modul 14m
Horas para completar
2 horas para completar

Modul 2: Variable Volumes aufnehmen

...
Reading
4 videos (Total 34 minutos), 2 quizzes
Video4 videos
Funktionsweise: Themen und Abos14m
Lab-Übersicht34s
Lab-Demo und Wiederholung8m
Quiz1 ejercicio de práctica
Quiz zu Modul 28m
Horas para completar
2 horas para completar

Modul 3: Streaming-Pipelines implementieren

...
Reading
6 videos (Total 70 minutos), 2 quizzes
Video6 videos
Herausforderungen bei der Streamverarbeitung14m
Pipeline zur Streamverarbeitung für Live-Traffic-Daten einrichten11m
Späte Daten bearbeiten: Wasserzeichen, Trigger, Akkumulation14m
Lab-Übersicht35s
Lab-Demo und Wiederholung15m
Quiz1 ejercicio de práctica
Quiz für Modul 32m
Horas para completar
1 hora para completar

Modul 4: Streaminganalysen und Dashboards

...
Reading
3 videos (Total 20 minutos), 2 quizzes
Video3 videos
Lab-Übersicht45s
Lab-Demo und Wiederholung5m
Quiz1 ejercicio de práctica
Quiz für Modul 44m
Horas para completar
2 horas para completar

Modul 5: Durchsatz- und Latenzanforderungen handhaben

...
Reading
8 videos (Total 63 minutos), 2 quizzes
Video8 videos
Bigtable: die große, schnelle NoSQL-Datenbank mit Autoscaling4m
Daten in Bigtable aufnehmen4m
Für Bigtable entwickeln23m
Streaming in Bigtable1m
Lab-Demo und Wiederholung4m
Hinweise zur Leistung6m
Zusammenfassung von Data Engineering im Bereich GCP-Spezialisierung8m
Quiz1 ejercicio de práctica
Quiz für Modul 56m

Acerca de 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....

Acerca del programa especializado 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. Der Kurs umfasst strukturierte, unstrukturierte und gestreamte Daten. 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...
Data Engineering on Google Cloud Platform auf Deutsch

Preguntas Frecuentes

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.

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