課程信息
100% 在線

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

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。
中級

中級

完成時間(小時)

完成時間大約為3 小時

建議:6–8 Stunden innerhalb einer Woche...
可選語言

德語(German)

字幕:德語(German), 英語(English), 法語(French), 日語
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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(小時)
完成時間為 7 分鐘

Willkommen zur serverlosen Datenanalyse mit Google BigQuery und Cloud Dataflow

...
Reading
1 個視頻 (總計 7 分鐘)
Video1 個視頻
完成時間(小時)
完成時間為 5 小時

Serverlose Datenanalyse mit BigQuery

...
Reading
19 個視頻 (總計 123 分鐘), 4 個測驗
Video19 個視頻
Was ist BigQuery?5分鐘
Demonstration von BigQuery3分鐘
Vorteile von BigQuery7分鐘
BigQuery in einer Referenzarchitektur8分鐘
Abfragen und Funktionen8分鐘
Unterabfragen und mehrere Tabellen3分鐘
Lab – Serverlose Datenanalyse (Java/Python): Teil 12分鐘
Lab-Demo und Wiederholung9分鐘
Daten laden und exportieren2分鐘
Lab-Demo und Wiederholung13分鐘
Erweiterte Funktionen in BigQuery7分鐘
Arrays und Strukturen6分鐘
Join-Bedingung und Fensterfunktionen6分鐘
Benutzerdefinierte Funktionen3分鐘
Lab-Demo und Wiederholung14分鐘
Leistung und Preise7分鐘
Platzhaltertabellen und Partitionierung7分鐘
Pläne und Kategorien von BigQuery4分鐘
Quiz1 個練習
Modul 1 – Quiz4分鐘
完成時間(小時)
完成時間為 5 小時

Datenverarbeitungspipelines mit Dataflow automatisch skalieren

...
Reading
12 個視頻 (總計 97 分鐘), 4 個測驗
Video12 個視頻
Datenpipelines in Java und Python schreiben9分鐘
Eingabe, Ausgabe und Ausführen6分鐘
Lab-Demo und Wiederholung18分鐘
MapReduce und parallele Verarbeitung11分鐘
Gruppieren nach und Kombinieren7分鐘
Kombinieren versus Gruppieren nach7分鐘
Lab-Demo und Wiederholung6分鐘
Nebeneingaben7分鐘
Lab-Demo und Wiederholung10分鐘
Dataflow-Vorlagen und Dataprep4分鐘
Ressourcen31
Quiz1 個練習
Modul 2 – Quiz4分鐘

關於 Google Cloud

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. Der Kurs umfasst strukturierte, unstrukturierte und gestreamte Daten. 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...
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.

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