Acerca de este Curso

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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. 20 horas para completar

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

Alemán (German)

Subtítulos: Alemán (German), Inglés (English)

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Alemán (German)

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

3 horas para completar

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

3 horas para completar
13 videos (Total 78 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
13 videos
Einführung in die Google Cloud Platform3m
Rechenleistung für Analysen und ML-Arbeitslasten9m
Demo: Eine VM in Compute Engine erstellen13m
Elastic Storage-Buckets in Google Cloud Storage5m
Das globale Netzwerk von Google nutzen3m
Sicherheit: Lokal oder cloudnativ?2m
Entwicklung der GCP-Tools für Big Data5m
Einführung in die Google Cloud Platform und Qwiklabs3m
Den richtigen Lösungsansatz finden5m
Anwendungsbeispiele für die Google Cloud Platform3m
Aktivität: In die Lösungsarchitekturen realer Kunden eintauchen7m
Wichtige Positionen in datengesteuerten Unternehmen6m
2 lecturas
Programm für öffentliche Datasets in Google Cloud10m
Modulressourcen10m
1 ejercicio de práctica
Zusammenfassung des Moduls
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

Produktempfehlungen mithilfe von Cloud SQL und Spark

3 horas para completar
8 videos (Total 50 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
8 videos
Einführung in das maschinelle Lernen5m
Aufgabe: Empfehlungen für Mietobjekte mit maschinellem Lernen8m
Denkansatz: Vom lokalen Speicher zur Google Cloud Platform wechseln9m
Demo: Apache Spark-Jobs in weniger als zehn Minuten erstellen6m
Aufgabe: Lokale Cluster nutzen und optimieren6m
Speicher mit Google Cloud Storage aus dem Cluster auslagern4m
Lab-Einführung2m
1 lectura
Modulressourcen10m
1 ejercicio de práctica
Zusammenfassung des Moduls30m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Kaufverhalten von Websitebesuchern mit BigQuery ML vorhersagen

3 horas para completar
13 videos (Total 74 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
13 videos
Demo: 2 Milliarden Zeilen GitHub-Code in weniger als 30 Sekunden abfragen11m
BigQuery: Schnelle SQL-Engine4m
Demo: Daten eines Fahrradverleihs mit SQL erkunden11m
Datenqualität4m
Verwalteter BigQuery-Speicher5m
Informationen aus geografischen Daten gewinnen2m
Demo: Blitzeinschläge mit BigQuery GIS analysieren7m
Den richtigen ML-Modelltyp für strukturierte Daten auswählen4m
Customer Lifetime Value vorhersagen5m
BigQuery ML: Modelle mit SQL erstellen3m
Phasen im Lebenszyklus eines ML-Modells2m
BigQuery ML: Schritt-für-Schritt-Anleitung für die wichtigsten Funktionen5m
2 lecturas
Lab-Einführung10m
Modulressourcen10m
1 ejercicio de práctica
Zusammenfassung des Moduls
Semana
4

Semana 4

2 horas para completar

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

2 horas para completar
8 videos (Total 31 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
8 videos
Nachrichtenorientierte Architekturen mit Cloud Pub/Sub6m
Streaming-Pipelines mit Apache Beam entwerfen3m
Streaming-Pipelines in Cloud Dataflow implementieren3m
Statistiken mit Data Studio darstellen3m
Diagramme mit Data Studio erstellen2m
Demo: Schritt-für-Schritt-Anleitung für Data Studio7m
Lab-Einführung1m
1 lectura
Modulressourcen10m
1 ejercicio de práctica
Zusammenfassung des Moduls

ofrecido por

Logotipo de Google Cloud

Google Cloud

Acerca de 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. 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

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

  • 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/

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