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다음 특화 과정의 5개 강좌 중 3번째 강좌:
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중급 단계
완료하는 데 약 13시간 필요
독일어
자막: 독일어, 영어
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 6분 필요

Einführung

완료하는 데 6분 필요
2개 동영상 (총 6분)
2개의 동영상
Einführung in die Google Cloud Platform und in Qwiklabs4m
완료하는 데 1시간 필요

Einführung in Batch-Datenpipelines

완료하는 데 1시간 필요
5개 동영상 (총 18분)
5개의 동영상
Überlegungen zur Qualität1m
Ausführung von BigQuery-Vorgängen3m
Nachteile3m
Datanqualitätsprobleme mit ETL lösen4m
1개 연습문제
EL, ELT, ETL30m
완료하는 데 2시간 필요

Spark in Cloud Dataproc ausführen

완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 49분)
9개의 동영상
Hadoop auf Cloud Dataproc ausführen10m
GCS als Ersatz für HDFS6m
Dataproc optimieren5m
Dataproc-Speicher optimieren9m
Dataproc-Vorlagen und -Autoscaling optimieren4m
Dataproc-Monitoring optimieren3m
Lab-Einführung: Apache Spark-Jobs in Cloud Dataproc ausführen27
Zusammenfassung31
1개 연습문제
Spark in Cloud Dataproc ausführen4m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Datenpipelines mit Cloud Data Fusion und Cloud Composer verwalten

완료하는 데 3시간 필요
11개 동영상 (총 45분)
11개의 동영상
Komponenten von Data Fusion2m
Eine Pipeline erstellen6m
Daten mit Wrangler untersuchen1m
Lab: Ein Pipelinediagramm in Cloud Data Fusion erstellen und ausführen17
Arbeit zwischen GCP-Diensten mit Cloud Composer orchestrieren1m
Apache Airflow-Umgebung1m
DAGs und Operatoren12m
Workflow-Planung6m
Monitoring und Logging4m
Lab: Einführung in Cloud Composer12
1개 연습문제
Cloud Data Fusion und Cloud Composer30m
완료하는 데 7시간 필요

Serverlose Datenverarbeitung mit Cloud Dataflow

완료하는 데 7시간 필요
12개 동영상 (총 40분)
12개의 동영상
Was Kunden an Dataflow schätzen3m
Cloud Dataflow-Pipelines programmieren3m
Zentrale Aspekte beim Pipelinedesign2m
Daten mit PTransforms transformieren3m
Lab: Eine einfache Dataflow-Pipeline erstellen17
Mit GroupByKey und Combine aggregieren7m
Lab: MapReduce in Cloud Dataflow18
Nebeneingaben und Datenfenster4m
Lab: Pipeline-Seiteneingaben üben11
Pipeline-Vorlagen erstellen und wiederverwenden3m
Cloud Dataflow SQL-Pipelines3m
1개 연습문제
Datenverarbeitung mit Cloud Dataflow30m
완료하는 데 4분 필요

Zusammenfassung

완료하는 데 4분 필요
1개 동영상 (총 4분)
1개의 동영상

Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud auf Deutsch 특화 과정 정보

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

자주 묻는 질문

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