課程信息

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5 小時

建議:Einwöchiger Kurs, 6–8 Stunden/Woche...

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...

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5 小時

建議:Einwöchiger Kurs, 6–8 Stunden/Woche...

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...

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1
完成時間為 1 小時

Modul 1: Architektur von Streaminganalyse-Pipelines

5 個視頻 (總計 39 分鐘), 2 個閱讀材料, 1 個測驗
5 個視頻
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 14分鐘
完成時間為 2 小時

Modul 2: Variable Volumes aufnehmen

4 個視頻 (總計 34 分鐘), 2 個測驗
4 個視頻
Lab-Demo und Wiederholung8分鐘
1 個練習
Quiz zu Modul 28分鐘
完成時間為 2 小時

Modul 3: Streaming-Pipelines implementieren

6 個視頻 (總計 70 分鐘), 2 個測驗
6 個視頻
Späte Daten bearbeiten: Wasserzeichen, Trigger, Akkumulation14分鐘
Lab-Übersicht35
Lab-Demo und Wiederholung15分鐘
1 個練習
Quiz für Modul 32分鐘
完成時間為 1 小時

Modul 4: Streaminganalysen und Dashboards

3 個視頻 (總計 20 分鐘), 2 個測驗
1 個練習
Quiz für Modul 44分鐘
完成時間為 2 小時

Modul 5: Durchsatz- und Latenzanforderungen handhaben

8 個視頻 (總計 63 分鐘), 2 個測驗
8 個視頻
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 56分鐘

關於 Google 云端平台

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....

About the 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

  • 是的,您可以在注册之前预览第一个视频和查看授课大纲。您必须购买课程,才能访问预览不包括的内容。

  • 如果您决定在班次开始日期之前注册课程,那么您将可以访问课程的所有课程视频和阅读材料。班次开始之后,您便可以提交作业。

  • 在您注册且班次开课之后,您将可以访问所有视频和其他资源,包括阅读材料内容和课程论坛。您将能够查看和提交练习作业,并完成所需的评分作业以获得成绩和课程证书。

  • 如果您成功完成课程,您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。

  • 该课程是 Coursera 上提供的为数不多的课程之一,目前只对已购买课程或已获得助学金的学生开放。

還有其他問題嗎?請訪問 學生幫助中心