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7 小時

建議:6–10 Stunden innerhalb einer Woche...

德語(German)

字幕:德語(German), 英語(English), 法語(French)

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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1
完成時間為 14 分鐘

Einführung in die Spezialisierung für Big Data und maschinelles Lernen mit der Google Cloud Platform

...
4 個視頻 (總計 13 分鐘), 1 個閱讀材料
4 個視頻
Kursüberblick und Programm5分鐘
Einführung in Google Cloud Platform und Qwiklabs2分鐘
Kennenlernen der Kursleitung3分鐘
1 個閱讀材料
Lesen: Bitte lesen1分鐘
完成時間為 1 小時

Einführung in die Google Cloud Platform und ihre Big Data-Produkte

In diesem Modul erhalten Sie eine Einführung in die Google Cloud Platform und ihre Datenverarbeitungsfunktionen....
5 個視頻 (總計 31 分鐘), 1 個測驗
5 個視頻
Was ist die Google Cloud Platform?14分鐘
Big-Data-Produkte der GCP9分鐘
Nutzungsszenarien5分鐘
Modulressourcen27
1 個練習
Modulzusammenfassung2分鐘
完成時間為 3 小時

Grundlagen der GCP: Compute und Storage

In diesem Modul erhalten Sie eine Einführung in Compute und Storage der Google Cloud Platform und lernen deren Funktionsweise bei Datenaufnahme, Speicherung und Verbundanalyse kennen....
9 個視頻 (總計 54 分鐘), 1 個閱讀材料, 3 個測驗
9 個視頻
CPUs on demand7分鐘
Lab-Übersicht37
Lab-Zusammenfassung8分鐘
Ein globales Dateisystem14分鐘
Lab-Übersicht1分鐘
Lab-Zusammenfassung14分鐘
Zusammenfassung des Moduls3分鐘
Modulressourcen3分鐘
1 個閱讀材料
Ressourcen zum Modul10分鐘
1 個練習
Modulzusammenfassung4分鐘
完成時間為 4 小時

Datenanalyse in der Cloud

In diesem Modul stellen wir Ihnen die gängigen Big Data-Anwendungsfälle vor, die von Google für Sie verwaltet werden. Diese Vorgänge sind heute branchenweite Standards und wir sorgen dabei für eine einfache Migration zur Cloud....
10 個視頻 (總計 90 分鐘), 3 個測驗
10 個視頻
Transformation lernen20分鐘
Ihre SQL-Datenbank in der Cloud5分鐘
Lab-Übersicht24
Lab-Zusammenfassung22分鐘
Verwalteter Hadoop-Dienst in der Cloud8分鐘
Lab-Übersicht17
Lab-Zusammenfassung27分鐘
Zusammenfassung des Moduls3分鐘
Modulressourcen1分鐘
1 個練習
Modulzusammenfassung4分鐘
完成時間為 5 小時

Modul 5: Datenanalysen und maschinelles Lernen skalieren

In diesem Modul geht es um die transformationsorientierten Technologien in der Google Cloud Platform, die möglicherweise keine direkten Parallelen zu den Technologien aufweisen, die die Teilnehmer verwenden ("Weitere Informationen")....
21 個視頻 (總計 82 分鐘), 1 個閱讀材料, 4 個測驗
21 個視頻
Schneller zufälliger Zugriff11分鐘
Petabytes speichern und interaktiv abfragen mit Google BigQuery3分鐘
Daten in BigQuery aufnehmen2分鐘
Interaktive iterative Entwicklung mit Cloud Datalab1分鐘
Cloud Datalab: Demo3分鐘
Datalab unterstützt BigQuery2分鐘
Lab-Übersicht27
Lab-Zusammenfassung: Datalab einrichten5分鐘
Lab-Zusammenfassung: In IPython-Notebook arbeiten6分鐘
Einführung25
Maschinelles Lernen mit TensorFlow8分鐘
Modelle für neuronale Netzwerke erstellen und trainieren: Teil 11分鐘
Modelle für neuronale Netzwerke erstellen und trainieren: Teil 25分鐘
Lab-Übersicht4分鐘
Vorgefertigte ML-Modelle4分鐘
Beispiele für vorgefertigte ML APIs8分鐘
Lab-Zusammenfassung8分鐘
Zusammenfassung des Moduls2分鐘
Ressourcen zur Skalierung der Datenanalyse10
Ressourcen für maschinelles Lernen14
1 個閱讀材料
Datenanalyse skalieren: Ressourcen1分鐘
1 個練習
Modulzusammenfassung18分鐘
完成時間為 18 分鐘

Datenverarbeitungsarchitekturen: Skalierbares Aufnehmen, Transformieren und Laden

In diesem Modul stellen wir Ihnen die Datenverarbeitungsarchitekturen in der Google Cloud Platform vor: Asynchrone Verarbeitung mit Aufgabenwarteschlangen. Nachrichtenorientierte Architekturen mit Pub/Sub. Pipelines mit Dataflow erstellen....
4 個視頻 (總計 9 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
4 個視頻
Nachrichtenorientierte Architekturen3分鐘
Serverlose Datenpipelines3分鐘
Zusammenfassung des Moduls32
1 個閱讀材料
Ressourcen zum Modul5分鐘
1 個練習
Modulzusammenfassung4分鐘
完成時間為 15 分鐘

Zusammenfassung von GCP, Big Data und ML

...
3 個視頻 (總計 5 分鐘), 1 個閱讀材料
3 個視頻
Weiteres Vorgehen1分鐘
Zusätzliche Ressourcen35
1 個閱讀材料
Weitere Ressourcen10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....

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

  • 注册以便获得证书后,您将有权访问所有视频、测验和编程作业(如果适用)。只有在您的班次开课之后,才可以提交和审阅同学互评作业。如果您选择在不购买的情况下浏览课程,可能无法访问某些作业。

  • 您注册课程后,将有权访问专项课程中的所有课程,并且会在完成课程后获得证书。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。如果您只想阅读和查看课程内容,可以免费旁听课程。

  • Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:

    • A common query language such as SQL

    • Extract, transform, load activities

    • Data modeling

    • Machine learning and/or statistics

    • Programming in Python

  • To be eligible for the free trial, you will need:

    - Google account (Google is currently blocked in China)

    - Credit card or bank account

    - Terms of service

    Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602

    More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/

    For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.

  • View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB100.

  • The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/

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