このコースについて

100%オンライン

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18時間で修了

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

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

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3時間で修了

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

3時間で修了
13件のビデオ (合計78分), 2 readings, 2 quizzes
13件のビデオ
Einführung in die Google Cloud Platform3 分
Rechenleistung für Analysen und ML-Arbeitslasten9 分
Demo: Eine VM in Compute Engine erstellen13 分
Elastic Storage-Buckets in Google Cloud Storage5 分
Das globale Netzwerk von Google nutzen3 分
Sicherheit: Lokal oder cloudnativ?2 分
Entwicklung der GCP-Tools für Big Data5 分
Einführung in die Google Cloud Platform und Qwiklabs3 分
Den richtigen Lösungsansatz finden5 分
Anwendungsbeispiele für die Google Cloud Platform3 分
Aktivität: In die Lösungsarchitekturen realer Kunden eintauchen7 分
Wichtige Positionen in datengesteuerten Unternehmen6 分
2件の学習用教材
Programm für öffentliche Datasets in Google Cloud10 分
Modulressourcen10 分
1の練習問題
Zusammenfassung des Moduls
2

2

3時間で修了

Produktempfehlungen mithilfe von Cloud SQL und Spark

3時間で修了
8件のビデオ (合計50分), 1 reading, 2 quizzes
8件のビデオ
Einführung in das maschinelle Lernen5 分
Aufgabe: Empfehlungen für Mietobjekte mit maschinellem Lernen8 分
Denkansatz: Vom lokalen Speicher zur Google Cloud Platform wechseln9 分
Demo: Apache Spark-Jobs in weniger als zehn Minuten erstellen6 分
Aufgabe: Lokale Cluster nutzen und optimieren6 分
Speicher mit Google Cloud Storage aus dem Cluster auslagern4 分
Lab-Einführung2 分
1件の学習用教材
Modulressourcen10 分
1の練習問題
Zusammenfassung des Moduls30 分
3

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3時間で修了

Kaufverhalten von Websitebesuchern mit BigQuery ML vorhersagen

3時間で修了
13件のビデオ (合計74分), 2 readings, 2 quizzes
13件のビデオ
Demo: 2 Milliarden Zeilen GitHub-Code in weniger als 30 Sekunden abfragen11 分
BigQuery: Schnelle SQL-Engine4 分
Demo: Daten eines Fahrradverleihs mit SQL erkunden11 分
Datenqualität4 分
Verwalteter BigQuery-Speicher5 分
Informationen aus geografischen Daten gewinnen2 分
Demo: Blitzeinschläge mit BigQuery GIS analysieren7 分
Den richtigen ML-Modelltyp für strukturierte Daten auswählen4 分
Customer Lifetime Value vorhersagen5 分
BigQuery ML: Modelle mit SQL erstellen3 分
Phasen im Lebenszyklus eines ML-Modells2 分
BigQuery ML: Schritt-für-Schritt-Anleitung für die wichtigsten Funktionen5 分
2件の学習用教材
Lab-Einführung10 分
Modulressourcen10 分
1の練習問題
Zusammenfassung des Moduls
4

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2時間で修了

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

2時間で修了
8件のビデオ (合計31分), 1 reading, 2 quizzes
8件のビデオ
Nachrichtenorientierte Architekturen mit Cloud Pub/Sub6 分
Streaming-Pipelines mit Apache Beam entwerfen3 分
Streaming-Pipelines in Cloud Dataflow implementieren3 分
Statistiken mit Data Studio darstellen3 分
Diagramme mit Data Studio erstellen2 分
Demo: Schritt-für-Schritt-Anleitung für Data Studio7 分
Lab-Einführung1 分
1件の学習用教材
Modulressourcen10 分
1の練習問題
Zusammenfassung des Moduls

提供:

Google Cloud ロゴ

Google Cloud

Data Engineering on Google Cloud Platform 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 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

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから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。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • 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/

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。