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可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級
完成時間大約為10 小時
德語(German)
字幕:法語(French), 巴西葡萄牙語, 德語(German), 英語(English), 西班牙語(Spanish), 日語...
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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

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完成時間為 1 小時

Modul 1: Architektur von Streaminganalyse-Pipelines

完成時間為 1 小時
5 個視頻 (總計 39 分鐘), 2 個閱讀材料, 1 個測驗
5 個視頻
1. Herausforderung: Bei variablen Volumen sind skalierbare Aufnahmefähigkeit und Fehlertoleranz erforderlich4分鐘
2. Herausforderung: Latenz ist zu erwarten5分鐘
3. Herausforderung: Informationen sind umgehend erforderlich6分鐘
Diskussion: Unterschiedliche Streamingszenarien8分鐘
2 個閱讀材料
Kursressourcen herunterladen10分鐘
Lab-Arbeitsblatt10分鐘
1 個練習
Quiz zu Modul 130分鐘
完成時間為 2 小時

Modul 2: Variable Volumes aufnehmen

完成時間為 2 小時
4 個視頻 (總計 34 分鐘)
4 個視頻
Funktionsweise: Themen und Abos14分鐘
Lab-Übersicht34
Lab-Demo und Wiederholung8分鐘
1 個練習
Quiz zu Modul 230分鐘
完成時間為 3 小時

Modul 3: Streaming-Pipelines implementieren

完成時間為 3 小時
6 個視頻 (總計 70 分鐘)
6 個視頻
Herausforderungen bei der Streamverarbeitung14分鐘
Pipeline zur Streamverarbeitung für Live-Traffic-Daten einrichten11分鐘
Späte Daten bearbeiten: Wasserzeichen, Trigger, Akkumulation14分鐘
Lab-Übersicht35
Lab-Demo und Wiederholung15分鐘
1 個練習
Quiz für Modul 330分鐘
完成時間為 1 小時

Modul 4: Streaminganalysen und Dashboards

完成時間為 1 小時
3 個視頻 (總計 20 分鐘)
3 個視頻
Lab-Übersicht45
Lab-Demo und Wiederholung5分鐘
1 個練習
Quiz für Modul 44分鐘
完成時間為 3 小時

Modul 5: Durchsatz- und Latenzanforderungen handhaben

完成時間為 3 小時
8 個視頻 (總計 63 分鐘)
8 個視頻
Bigtable: die große, schnelle NoSQL-Datenbank mit Autoscaling4分鐘
Daten in Bigtable aufnehmen4分鐘
Für Bigtable entwickeln23分鐘
Streaming in Bigtable1分鐘
Lab-Demo und Wiederholung4分鐘
Hinweise zur Leistung6分鐘
Zusammenfassung von Data Engineering im Bereich GCP-Spezialisierung8分鐘
1 個練習
Quiz für Modul 530分鐘

關於 Data Engineering on Google Cloud Platform auf Deutsch 專項課程

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

常見問題

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

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