87% of Google Cloud certified users feel more confident in their cloud skills. This program provides the skills you need to advance your career and provides training to support your preparation for the industry-recognized Google Cloud Professional Data Engineer certification.
Spezialisierung für Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP
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Spezialisierung für Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP
Data Engineering on Google Cloud. Launch your career in Data Engineering. Deliver business value with big data and machine learning.
Dozent: Google Cloud Training
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enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.6
(12,519 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Stufe Mittel
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Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Unterrichtet in Englisch
24 Praxisübungen
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
- Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Google Cloud.
Spezialisierung - 4 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Differentiate between data lakes and data warehouses.
Explore use-cases for each type of storage and the available data lake and warehouse solutions on Google Cloud.
Discuss the role of a data engineer and the benefits of a successful data pipeline to business operations.
Examine why data engineering should be done in a cloud environment.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Cloud Engineering
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Big Data
Kategorie: Scalability
Kategorie: SQL
Was Sie lernen werden
Review different methods of data loading: EL, ELT and ETL and when to use what
Run Hadoop on Dataproc, leverage Cloud Storage, and optimize Dataproc jobs
Build your data processing pipelines using Dataflow
Manage data pipelines with Data Fusion and Cloud Composer
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Migration
Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: Data Integration
Was Sie lernen werden
Interpret use-cases for real-time streaming analytics.
Manage data events using the Pub/Sub asynchronous messaging service.
Write streaming pipelines and run transformations where necessary.
Interoperate Dataflow, BigQuery and Pub/Sub for real-time streaming and analysis
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Scalability
Kategorie: Big Data
Kategorie: Analytics
Kategorie: SQL
Kategorie: Data Transformation
Was Sie lernen werden
Differentiate between ML, AI and deep learning.
Discuss the use of ML API’s on unstructured data.
Execute BigQuery commands from notebooks.
Create ML models by using SQL syntax in BigQuery and without coding using Vertex AI AutoML.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Big Data
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Dozent
von
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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Häufig gestellte Fragen
This accelerated specialization is designed to be completed in only four weeks. Additionally, our Google Cloud Platform free trial ends after 60 days or when your $300 in credits are used up.
One (1) year of experience with one or more of the following:
• A common query language such as SQL
• Extract, transform, load activities
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• Machine learning and/or statistics
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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.
Weitere Fragen
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