About this Course

다음 전문 분야의 5개 강좌 중 4번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 5시간 필요

권장: 6–8 Stunden innerhalb einer Woche...

독일어

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

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 17분 필요

Willkommen zur serverlosen Datenanalyse mit Google BigQuery und Cloud Dataflow

1개 동영상 (총 7분), 1 reading
1개의 동영상
1개의 읽기 자료
Kursressourcen herunterladen10m
완료하는 데 5시간 필요

Serverlose Datenanalyse mit BigQuery

19개 동영상 (총 123분), 4 quizzes
19개의 동영상
Was ist BigQuery?5m
Demonstration von BigQuery3m
Vorteile von BigQuery7m
BigQuery in einer Referenzarchitektur8m
Abfragen und Funktionen8m
Unterabfragen und mehrere Tabellen3m
Lab – Serverlose Datenanalyse (Java/Python): Teil 12m
Lab-Demo und Wiederholung9m
Daten laden und exportieren2m
Lab-Demo und Wiederholung13m
Erweiterte Funktionen in BigQuery7m
Arrays und Strukturen6m
Join-Bedingung und Fensterfunktionen6m
Benutzerdefinierte Funktionen3m
Lab-Demo und Wiederholung14m
Leistung und Preise7m
Platzhaltertabellen und Partitionierung7m
Pläne und Kategorien von BigQuery4m
1개 연습문제
Modul 1 – Quiz4m
완료하는 데 5시간 필요

Datenverarbeitungspipelines mit Dataflow automatisch skalieren

12개 동영상 (총 97분), 4 quizzes
12개의 동영상
Datenpipelines in Java und Python schreiben9m
Eingabe, Ausgabe und Ausführen6m
Lab-Demo und Wiederholung18m
MapReduce und parallele Verarbeitung11m
Gruppieren nach und Kombinieren7m
Kombinieren versus Gruppieren nach7m
Lab-Demo und Wiederholung6m
Nebeneingaben7m
Lab-Demo und Wiederholung10m
Dataflow-Vorlagen und Dataprep4m
Ressourcen31
1개 연습문제
Modul 2 – Quiz4m

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 on Google Cloud Platform auf Deutsch 전문 분야 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

  • 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.

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