이 전문 자격증 정보

This program provides the skills you need to advance your career in data engineering and recommends training to support your preparation for the industry-recognized Google Cloud Professional Data Engineer certification. Through a combination of presentations, demos, and labs, you will enable data-driven decision making by collecting, transforming, and publishing data; and you'll gain real world experience through a number of hands-on Qwiklabs projects. You'll also have the opportunity to practice key job skills, including designing, building, and running data processing systems; and operationalizing machine-learning models. Upon successful completion of this program, you will earn a certificate of completion to share with your professional network and potential employers. If you would like to become Google Cloud certified and demonstrate your proficiency to design and build data processing systems and operationalize machine learning models on Google Cloud Platform, you will need to register for, and pass the official Google Cloud certification exam. You can find more details on how to register and additional resources to support your preparation at cloud.google.com/certifications.
학습자 경력 결과
45%
이 특화 과정을(를) 수료한 후 새로운 경력을 시작함
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 4개월 필요
매주 4시간 권장
영어
자막: 영어, 스페인어
학습자 경력 결과
45%
이 특화 과정을(를) 수료한 후 새로운 경력을 시작함
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 4개월 필요
매주 4시간 권장
영어
자막: 영어, 스페인어

이 전문 자격증에는 6개의 강좌가 있습니다.

강좌1

강좌 1

Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals

4.6
별점
11,328개의 평가
2,021개의 리뷰
강좌2

강좌 2

Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP

4.7
별점
1,462개의 평가
193개의 리뷰
강좌3

강좌 3

Building Batch Data Pipelines on GCP

4.5
별점
874개의 평가
113개의 리뷰
강좌4

강좌 4

Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP

4.6
별점
712개의 평가
86개의 리뷰

제공자:

Google 클라우드 로고

Google 클라우드

자주 묻는 질문

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  • 이 강좌는 100% 온라인으로 진행되므로 강의실에 직접 참석할 필요가 없습니다. 웹 또는 모바일 장치를 통해 언제 어디서든 강의, 읽기 자료, 과제에 접근할 수 있습니다.

  • To get the most out of this program, learners should have basic proficiency with a common query language such as SQL; experience developing applications using a common programming language such as Python; experience with data modeling, extract, transform, load activities ; and familiarity with machine learning and/or statistics.

  • We strongly recommend you take these courses in order, beginning with Big Data and Machine Learning Fundamentals. This is especially important when completing the Qwiklabs projects, as these hands-on labs build upon the work you complete in preceding courses.

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