À propos de ce cours

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 17 heures pour terminer

Recommandé : 1 Woche Studium, 6–8 Stunden/Woche...

Allemand

Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol, Japonais...

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
1 heure pour terminer

Modul 1: Architektur von Streaminganalyse-Pipelines

5 vidéos (Total 39 min), 2 lectures, 1 quiz
5 vidéos
1. Herausforderung: Bei variablen Volumen sind skalierbare Aufnahmefähigkeit und Fehlertoleranz erforderlich4 min
2. Herausforderung: Latenz ist zu erwarten5 min
3. Herausforderung: Informationen sind umgehend erforderlich6 min
Diskussion: Unterschiedliche Streamingszenarien8 min
2 lectures
Kursressourcen herunterladen10 min
Lab-Arbeitsblatt10 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz zu Modul 130 min
2 heures pour terminer

Modul 2: Variable Volumes aufnehmen

4 vidéos (Total 34 min), 2 quiz
4 vidéos
Funktionsweise: Themen und Abos14 min
Lab-Übersicht34s
Lab-Demo und Wiederholung8 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz zu Modul 230 min
3 heures pour terminer

Modul 3: Streaming-Pipelines implementieren

6 vidéos (Total 70 min), 2 quiz
6 vidéos
Herausforderungen bei der Streamverarbeitung14 min
Pipeline zur Streamverarbeitung für Live-Traffic-Daten einrichten11 min
Späte Daten bearbeiten: Wasserzeichen, Trigger, Akkumulation14 min
Lab-Übersicht35s
Lab-Demo und Wiederholung15 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz für Modul 330 min
1 heure pour terminer

Modul 4: Streaminganalysen und Dashboards

3 vidéos (Total 20 min), 2 quiz
3 vidéos
Lab-Übersicht45s
Lab-Demo und Wiederholung5 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz für Modul 44 min
3 heures pour terminer

Modul 5: Durchsatz- und Latenzanforderungen handhaben

8 vidéos (Total 63 min), 2 quiz
8 vidéos
Bigtable: die große, schnelle NoSQL-Datenbank mit Autoscaling4 min
Daten in Bigtable aufnehmen4 min
Für Bigtable entwickeln23 min
Streaming in Bigtable1 min
Lab-Demo und Wiederholung4 min
Hinweise zur Leistung6 min
Zusammenfassung von Data Engineering im Bereich GCP-Spezialisierung8 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz für Modul 530 min

À propos de 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....

À propos du Spécialisation Data Engineering on Google Cloud Platform auf Deutsch

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

Foire Aux Questions

  • Oui, vous pouvez prévisualiser la première vidéo et consulter le programme du cours avant de vous inscrire. Vous devez acheter le cours pour accéder au contenu non inclus dans la prévisualisation.

  • Si vous décidez de vous inscrire au cours avant la date de début de session, vous aurez accès à toutes les vidéos et lectures du cours. Vous pourrez soumettre des devoirs à partir du début de la session.

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) et que votre session commence, vous avez accès à toutes les vidéos et aux autres ressources, y compris les éléments à lire et le forum de discussion du cours. Vous pouvez afficher et soumettre des devoirs pour vous exercer, et terminer les devoirs notés requis pour obtenir une note et un Certificat de Cours.

  • Si vous réussissez le cours, votre Certificat de Cours électronique sera ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat de Cours ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.

  • Ce cours fait partie du nombre restreint de cours proposés par Coursera actuellement disponibles uniquement aux étudiants ayant payé les frais du cours ou bénéficié de l'Aide Financière, lorsqu'elle est disponible.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.