About this Course
최근 조회 98,804

다음 전문 분야의 5개 강좌 중 3번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 8시간 필요

권장: 1 week of study, 6-8 hours/week...

영어

자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어...

귀하가 습득할 기술

BigqueryApache BeamDataflowPublish–Subscribe Pattern

다음 전문 분야의 5개 강좌 중 3번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 8시간 필요

권장: 1 week of study, 6-8 hours/week...

영어

자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어...

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 7분 필요

Welcome to Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow

...
1 video (Total 7 min)
1개의 동영상
완료하는 데 5시간 필요

Module 1: Serverless Data Analysis with BigQuery

...
19 videos (Total 123 min), 4 quizzes
19개의 동영상
What is BigQuery?5m
BigQuery Demonstration3m
BigQuery Benefits7m
BigQuery in a Reference Architecture8m
Queries and Functions8m
Subqueries and Multiple Tables3m
Lab - Serverless Data Analysis (Java/Python) : Part 12m
Lab demo and review9m
Load and Export Data2m
Lab demo and review13m
Advanced Capabilities in BigQuery7m
Arrays and Structures6m
Join condition and Window Functions6m
User-defined Functions3m
Lab demo and review14m
Performance and Pricing7m
Wildcard Tables and Partitioning7m
BigQuery Plans and Categories4m
1개 연습문제
Module 1 Quiz4m
완료하는 데 8시간 필요

Module 2: Autoscaling Data Processing Pipelines with Dataflow

...
12 videos (Total 97 min), 7 quizzes
12개의 동영상
Write Data Pipelines in Java and Python9m
Input Output and Run6m
Lab demo and review18m
MapReduce and Parallel Processing11m
GroupBy and Combine7m
Combine vs GroupBy7m
Lab demo and review6m
Side Inputs7m
Lab demo and review10m
Dataflow Templates and Dataprep4m
Resources31
1개 연습문제
Module 2 Quiz4m
4.5
230개의 리뷰Chevron Right

29%

이 강좌를 수료한 후 새로운 경력 시작하기

42%

이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점 얻기

26%

급여 인상 또는 승진하기

Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow의 최상위 리뷰

대학: ELDec 12th 2018

The combination of Java and python is sometimes a bit confusing. Maybe it would be better to split the course in a java and a python version so all the Beam concepts are taught in a single language.

대학: MHJun 4th 2018

Nice course. Needed options for python codes in the end of the course. In the beginning you had options to look at both python and java, but this were not the case in the later stages.

Google 클라우드 정보

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP 전문 분야 정보

This five-week, accelerated online specialization provides participants a hands-on introduction to designing and building data processing systems on Google Cloud Platform. Through a combination of presentations, demos, and hand-on labs, participants will learn how to design data processing systems, build end-to-end data pipelines, analyze data and carry out machine learning. The course covers structured, unstructured, and streaming data. This course teaches the following skills: • Design and build data processing systems on Google Cloud Platform • Leverage unstructured data using Spark and ML APIs on Cloud Dataproc • Process batch and streaming data by implementing autoscaling data pipelines on Cloud Dataflow • Derive business insights from extremely large datasets using Google BigQuery • Train, evaluate and predict using machine learning models using Tensorflow and Cloud ML • Enable instant insights from streaming data This class is intended for developers who are responsible for: • Extracting, Loading, Transforming, cleaning, and validating data • Designing pipelines and architectures for data processing • Creating and maintaining machine learning and statistical models • Querying datasets, visualizing query results and creating reports >>> By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

자주 묻는 질문

  • 예. 등록하기 전에 첫 번째 비디오를 미리 보고 강의 계획을 검토할 수 있습니다. 미리 보기에 포함되지 않은 콘텐츠를 이용하려면 강좌를 구매해야 합니다.

  • 세션 시작일 전에 강좌에 등록하면 해당 강좌의 모든 강의 비디오 및 읽기 자료에 접근할 수 있습니다. 수업이 시작되면 과제를 제출할 수 있습니다.

  • 등록 후 세션이 시작되면 읽기 자료 항목 및 강좌 토론 포럼을 포함하여 모든 비디오와 기타 리소스를 이용할 수 있습니다. 연습 평가를 보고 제출하며 필요한 성적 평가 과제를 완료하여 성적을 받고 강좌 수료증을 취득할 수 있습니다.

  • 강좌를 성공적으로 수료하면 전자 강좌 수료증이 성취도 페이지에 추가됩니다. 해당 페이지에서 강좌 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다.

  • 이 강좌는 현재 Coursera에서 수업료를 결제했거나 재정 지원(해당하는 경우)을 받은 학습자만 이용할 수 있는 강좌입니다.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.