이 강좌에 대하여

공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 2번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 8시간 필요
독일어
자막: 독일어, 영어
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 7분 필요

Einführung

완료하는 데 7분 필요
2개 동영상 (총 7분)
2개의 동영상
Einführung in die Google Cloud Platform und in Qwiklabs4m
완료하는 데 2시간 필요

Data Engineering

완료하는 데 2시간 필요
13개 동영상 (총 55분)
13개의 동영상
Herausforderungen beim Data Engineering analysieren8m
Einführung in BigQuery3m
Data Lakes und Data Warehouses5m
Demo: Föderierte Abfragen mit BigQuery6m
Transaktionale Datenbanken vs. Data Warehouses4m
Effektive Zusammenarbeit mit anderen Datenteams6m
Datenzugriff und Data Governance verwalten2m
Demo: Personenidentifizierbare Informationen in Ihrem Dataset mit der DLP API finden1m
Produktionsfertige Pipelines erstellen2m
Kunden-Fallstudie zur GCP untersuchen3m
Zusammenfassung1m
Lab-Einführung: Analysen mithilfe von BigQuery durchführen17
1개 연습문제
Einführung zum Data Engineering30m
완료하는 데 2시간 필요

Data Lake erstellen

완료하는 데 2시간 필요
10개 동영상 (총 58분)
10개의 동영상
Datenspeicherung und ETL-Optionen auf der GCP4m
Einen Data Lake mit Cloud Storage erstellen10m
Demo: Kostenoptimierung mithilfe von Google Cloud Storage-Klassen und Cloud Functions7m
Cloud Storage sichern5m
Unterschiedliche Datentypen speichern5m
Demo: Föderierte Abfragen von Parquet- und ORC-Dateien in BigQuery ausführen4m
Relationale Daten in der Cloud speichern1m
Cloud SQL als relationaler Data Lake7m
Lab: Taxidaten in Cloud SQL laden27
1개 연습문제
Data Lake erstellen4m
2

2

완료하는 데 4시간 필요

Data Warehouse erstellen

완료하는 데 4시간 필요
17개 동영상 (총 93분)
17개의 동영상
Einführung in BigQuery1m
Demo: Sekundenschnelle Abfrage von Daten im Terabytebereich7m
Einstieg9m
Daten laden11m
Lab-Einführung: Daten in BigQuery laden21
Schemas kennenlernen24
Demo: Schemas kennenlernen10m
Schemadesign3m
Verschachtelte und wiederkehrende Felder8m
Demo: Verschachtelte und wiederkehrende Felder15m
Lab-Einführung: Mit JSON-Daten und Arraydaten in BigQuery arbeiten13
Optimieren durch Clustering und Partitionierung5m
Demo: Partitionierte Tabellen erstellen7m
Demo: Partitionierung und Clustering6m
Vorschau: Batch- und Streamingdaten transformieren2m
Zusammenfassung1m
1개 연습문제
Data Warehouse erstellen4m
완료하는 데 2분 필요

Zusammenfassung

완료하는 데 2분 필요
1개 동영상 (총 2분)
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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