このコースについて

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自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約13時間で修了
ドイツ語
字幕:ドイツ語, 英語
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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

6分で修了

Einführung

6分で修了
2件のビデオ (合計6分)
2件のビデオ
Einführung in die Google Cloud Platform und in Qwiklabs4 分
1時間で修了

Einführung in Batch-Datenpipelines

1時間で修了
5件のビデオ (合計18分)
5件のビデオ
Überlegungen zur Qualität1 分
Ausführung von BigQuery-Vorgängen3 分
Nachteile3 分
Datanqualitätsprobleme mit ETL lösen4 分
1の練習問題
EL, ELT, ETL30 分
2時間で修了

Spark in Cloud Dataproc ausführen

2時間で修了
9件のビデオ (合計49分)
9件のビデオ
Hadoop auf Cloud Dataproc ausführen10 分
GCS als Ersatz für HDFS6 分
Dataproc optimieren5 分
Dataproc-Speicher optimieren9 分
Dataproc-Vorlagen und -Autoscaling optimieren4 分
Dataproc-Monitoring optimieren3 分
Lab-Einführung: Apache Spark-Jobs in Cloud Dataproc ausführen27
Zusammenfassung31
1の練習問題
Spark in Cloud Dataproc ausführen4 分
2

2

3時間で修了

Datenpipelines mit Cloud Data Fusion und Cloud Composer verwalten

3時間で修了
11件のビデオ (合計45分)
11件のビデオ
Komponenten von Data Fusion2 分
Eine Pipeline erstellen6 分
Daten mit Wrangler untersuchen1 分
Lab: Ein Pipelinediagramm in Cloud Data Fusion erstellen und ausführen17
Arbeit zwischen GCP-Diensten mit Cloud Composer orchestrieren1 分
Apache Airflow-Umgebung1 分
DAGs und Operatoren12 分
Workflow-Planung6 分
Monitoring und Logging4 分
Lab: Einführung in Cloud Composer12
1の練習問題
Cloud Data Fusion und Cloud Composer30 分
7時間で修了

Serverlose Datenverarbeitung mit Cloud Dataflow

7時間で修了
12件のビデオ (合計40分)
12件のビデオ
Was Kunden an Dataflow schätzen3 分
Cloud Dataflow-Pipelines programmieren3 分
Zentrale Aspekte beim Pipelinedesign2 分
Daten mit PTransforms transformieren3 分
Lab: Eine einfache Dataflow-Pipeline erstellen17
Mit GroupByKey und Combine aggregieren7 分
Lab: MapReduce in Cloud Dataflow18
Nebeneingaben und Datenfenster4 分
Lab: Pipeline-Seiteneingaben üben11
Pipeline-Vorlagen erstellen und wiederverwenden3 分
Cloud Dataflow SQL-Pipelines3 分
1の練習問題
Datenverarbeitung mit Cloud Dataflow30 分
4分で修了

Zusammenfassung

4分で修了
1件のビデオ (合計4分)
1件のビデオ

Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud auf Deutsch専門講座について

Dieser fünfwöchige Onlinevertiefungskurs bietet eine praktische Einführung zum Entwerfen und Erstellen von Datenverarbeitungssystemen auf der Google Cloud. 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 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: https://qwiklabs.com/terms_of_service <...
Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud auf Deutsch

よくある質問

  • はい、最初のビデオをプレビューしてシラバスを表示してから登録できます。プレビューに含まれないコンテンツにアクセスするには、コースを購入する必要があります。

  • セッションの開始日前にコースに登録すると、そのコースに関するすべての講座のビデオと学習用教材にアクセスできます。課題は、セッションの開始後に提出できるようになります。

  • 登録してセッションを開始すると、すべてのビデオや、学習用教材項目やコースのディスカッションフォーラムなど他のリソースにアクセスできます。演習の評価を表示して提出したり、成績とコース修了証の取得に必要なテストを完了することができます。

  • コースを無事完了すると、コースの電子修了証が成果のページに追加されます。そこからコースの修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。

  • このコースは現在、利用できる期間内において、支払い済み受講生または学資援助を受けた受講生のみが利用できるCoursera(コーセラ)提供のコースです。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。