Acerca de este Curso
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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. 19 horas para completar

Sugerido: 6–10 Stunden innerhalb einer Woche...

Alemán (German)

Subtítulos: Alemán (German), Inglés (English), Portugués (de Brasil), Francés (French)

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
24 minutos para completar

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

4 videos (Total 13 minutos), 2 lecturas
4 videos
Kursüberblick und Programm5m
Einführung in Google Cloud Platform und Qwiklabs2m
Kennenlernen der Kursleitung3m
2 lecturas
Kursressourcen herunterladen10m
Lesen: Bitte lesen1m
1 hora para completar

Einführung in die Google Cloud Platform und ihre Big Data-Produkte

5 videos (Total 31 minutos), 1 cuestionario
5 videos
Was ist die Google Cloud Platform?14m
Big-Data-Produkte der GCP9m
Nutzungsszenarien5m
Modulressourcen27s
1 ejercicio de práctica
Modulzusammenfassung30m
4 horas para completar

Grundlagen der GCP: Compute und Storage

9 videos (Total 54 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios
9 videos
CPUs on demand7m
Lab-Übersicht37s
Lab-Zusammenfassung8m
Ein globales Dateisystem14m
Lab-Übersicht1m
Lab-Zusammenfassung14m
Zusammenfassung des Moduls3m
Modulressourcen3m
1 lectura
Ressourcen zum Modul10m
1 ejercicio de práctica
Modulzusammenfassung30m
4 horas para completar

Datenanalyse in der Cloud

10 videos (Total 90 minutos), 3 cuestionarios
10 videos
Transformation lernen20m
Ihre SQL-Datenbank in der Cloud5m
Lab-Übersicht24s
Lab-Zusammenfassung22m
Verwalteter Hadoop-Dienst in der Cloud8m
Lab-Übersicht17s
Lab-Zusammenfassung27m
Zusammenfassung des Moduls3m
Modulressourcen1m
1 ejercicio de práctica
Modulzusammenfassung30m
5 horas para completar

Modul 5: Datenanalysen und maschinelles Lernen skalieren

21 video (Total 82 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios
21 video
Schneller zufälliger Zugriff11m
Petabytes speichern und interaktiv abfragen mit Google BigQuery3m
Daten in BigQuery aufnehmen2m
Interaktive iterative Entwicklung mit Cloud Datalab1m
Cloud Datalab: Demo3m
Datalab unterstützt BigQuery2m
Lab-Übersicht27s
Lab-Zusammenfassung: Datalab einrichten5m
Lab-Zusammenfassung: In IPython-Notebook arbeiten6m
Einführung25s
Maschinelles Lernen mit TensorFlow8m
Modelle für neuronale Netzwerke erstellen und trainieren: Teil 11m
Modelle für neuronale Netzwerke erstellen und trainieren: Teil 25m
Lab-Übersicht4m
Vorgefertigte ML-Modelle4m
Beispiele für vorgefertigte ML APIs8m
Lab-Zusammenfassung8m
Zusammenfassung des Moduls2m
Ressourcen zur Skalierung der Datenanalyse10s
Ressourcen für maschinelles Lernen14s
1 lectura
Datenanalyse skalieren: Ressourcen1m
1 ejercicio de práctica
Modulzusammenfassung30m
1 hora para completar

Datenverarbeitungsarchitekturen: Skalierbares Aufnehmen, Transformieren und Laden

4 videos (Total 9 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
4 videos
Nachrichtenorientierte Architekturen3m
Serverlose Datenpipelines3m
Zusammenfassung des Moduls32s
1 lectura
Ressourcen zum Modul5m
1 ejercicio de práctica
Modulzusammenfassung30m
15 minutos para completar

Zusammenfassung von GCP, Big Data und ML

3 videos (Total 5 minutos), 1 lectura
3 videos
Weiteres Vorgehen1m
Zusätzliche Ressourcen35s
1 lectura
Weitere Ressourcen10m

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 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.