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. 5 horas para completar

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

Alemán (German)

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

Semana
1
Horas para completar
2 horas para completar

Modul 1: Einführung in Cloud Dataproc

...
Reading
16 videos (Total: 52 min), 2 quizzes
Video16 videos
Einführung in Cloud Dataproc1m
Sie müssen unstrukturierte Daten definieren?4m
Werte aus unstrukturierten Daten ableiten7m
Mit Big Data arbeiten4m
MapReduce und die Anfänge von Hadoop5m
Hoher Aufwand für vor Ort eingesetzte Hadoop-Lösungen1m
Cloud Dataproc und Hadoop-Alternativen im Vergleich2m
Dataproc-Cluster erstellen4m
Dataproc-Anpassung3m
Dataproc und die CLIm
Lab 1: Übersichtm
Lab 1: Demo und Wiederholung7m
Benutzerdefinierte Maschinentypen3m
Präemptive VMs3m
Zusammenfassung des Modulsm
Quiz1 ejercicio de práctica
Modul 1 – Quiz4m
Horas para completar
3 horas para completar

Modul 2: Dataproc-Jobs ausführen

...
Reading
13 videos (Total: 51 min), 3 quizzes
Video13 videos
Methoden zum Senden von Jobs1m
Lab 2: Übersicht1m
Lab 2: Demo und Wiederholung11m
Trennung von Speichern und Computing6m
Die Entwicklung der Datenverarbeitung5m
Die Bedeutung des Netzwerks in der Datenverarbeitung3m
Speichern und Computing mit Spark trennen1m
Spark-Jobs senden3m
Übersicht über Spark-Konzepte2m
Lab-Übersichtm
Lab 3: Demo und Wiederholung8m
Zusammenfassung des Modulsm
Quiz1 ejercicio de práctica
Modul 2 – Quiz2m
Horas para completar
3 horas para completar

Modul 3: GCP nutzen

...
Reading
10 videos (Total: 37 min), 3 quizzes
Video10 videos
BigQuery-Unterstützung8m
Lab 4: Übersichtm
Lab 4: Demo und Wiederholung4m
Cluster anpassen4m
Software auf einem Dataproc-Cluster installieren7m
Lab 5: Übersichtm
Lab 5: Demo und Wiederholung8m
Zusammenfassung des Modulsm
Wiederholungm
Quiz1 ejercicio de práctica
Modul 3 – Quiz2m
Horas para completar
1 hora para completar

Modul 4: Unstrukturierte Daten analysieren

...
Reading
7 videos (Total: 24 min), 2 quizzes
Video7 videos
Erläuterung des maschinellen Lernens3m
Beispiele des angewandten maschinellen Lernens3m
Natural Language Processing im Detail2m
Lab 6: Übersicht1m
Lab 6: Demo und Wiederholung10m
Zusammenfassung des Modulsm
Quiz1 ejercicio de práctica
Modul 4 – Quiz2m

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

  • 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 compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, 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 participar del curso como oyente sin costo.

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