이 강좌에 대하여

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지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 3번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 11시간 필요
독일어
자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어...
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제공자:

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 3시간 필요

Modul 1: Einführung in Cloud Dataproc

완료하는 데 3시간 필요
16개 동영상 (총 52분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
16개의 동영상
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 CLI40
Lab 1: Übersicht11
Lab 1: Demo und Wiederholung7m
Benutzerdefinierte Maschinentypen3m
Präemptive VMs3m
Zusammenfassung des Moduls41
1개의 읽기 자료
Kursressourcen herunterladen10m
1개 연습문제
Modul 1 – Quiz30m
완료하는 데 3시간 필요

Modul 2: Dataproc-Jobs ausführen

완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 51분)
13개의 동영상
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-Übersicht45
Lab 3: Demo und Wiederholung8m
Zusammenfassung des Moduls18
1개 연습문제
Modul 2 – Quiz30m
완료하는 데 3시간 필요

Modul 3: GCP nutzen

완료하는 데 3시간 필요
10개 동영상 (총 37분)
10개의 동영상
BigQuery-Unterstützung8m
Lab 4: Übersicht31
Lab 4: Demo und Wiederholung4m
Cluster anpassen4m
Software auf einem Dataproc-Cluster installieren7m
Lab 5: Übersicht17
Lab 5: Demo und Wiederholung8m
Zusammenfassung des Moduls58
Wiederholung19
1개 연습문제
Modul 3 – Quiz30m
완료하는 데 2시간 필요

Modul 4: Unstrukturierte Daten analysieren

완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 24분)
7개의 동영상
Erläuterung des maschinellen Lernens3m
Beispiele des angewandten maschinellen Lernens3m
Natural Language Processing im Detail2m
Lab 6: Übersicht1m
Lab 6: Demo und Wiederholung10m
Zusammenfassung des Moduls16
1개 연습문제
Modul 4 – Quiz30m

Data Engineering on Google Cloud Platform auf Deutsch 특화 과정 정보

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

자주 묻는 질문

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

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