À propos de ce Spécialisation
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Niveau intermédiaire

Approx. 2 mois pour terminer

8 heures/semaine recommandées

Allemand

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

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Fonctionnement du Spécialisation

Suivez les cours

Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.

Projet pratique

Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.

Obtenir un Certificat

Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.

how it works

Cette Spécialisation compte 5 cours

Cours1

Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals auf Deutsch

In diesem einwöchigen On-Demand-Intensivkurs erhalten die Teilnehmer eine Einführung in die Funktionen der Google Cloud Platform (GCP) für Big Data und maschinelles Lernen. Dabei wird ein kurzer Überblick über die Google Cloud Platform geboten, während die Funktionen für die Datenverarbeitung eingehender behandelt werden. Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage: • den Zweck und den Nutzen der wichtigsten Produkte für Big Data und maschinelles Lernen in der Google Cloud Platform zu beschreiben, • vorhandene MySQL- und Hadoop-/Pig-/Spark-/Hive-Arbeitslasten mit Cloud SQL und Cloud Dataproc zur Google Cloud Platform zu migrieren, • mit BigQuery und Cloud Datalab interaktive Datenanalysen auszuführen, • eine Auswahl zwischen Cloud SQL, BigTable und Datastore zu treffen, • mit TensorFlow ein neuronales Netzwerk zu trainieren und zu verwenden, • eine Auswahl zwischen verschiedenen Datenverarbeitungsprodukten in der Google Cloud Platform zu treffen. Wenn Sie sich zu diesem Kurs anmelden möchten, sollten Sie ungefähr ein (1) Jahr Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche haben: • Gängige Abfragesprache wie SQL • Extraktions-, Transformations-, Ladeaktivitäten • Datenmodellierung • Maschinelles Lernen und/oder Statistik • Programmierung in Python Hinweise zum Google-Konto: • Sie benötigen ein Google-/Gmail-Konto und eine Kreditkarte oder ein Bankkonto, um sich für den kostenlosen Test der Google Cloud Platform zu registrieren (in China stehen die Dienste von Google derzeit nicht zur Verfügung). • Wenn Sie Google Cloud Platform-Kunde mit Rechnungsadresse in der Europäischen Union (EU) oder Russland sind, lesen Sie sich die Dokumentation zur Mehrwertsteuer unter https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview durch. • Weitere häufig gestellte Fragen zum kostenlosen Test der Google Cloud Platform finden Sie unter https://cloud.google.com/free-trial/. Buscando la versión en español de este curso? Visita https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-es/ このコースの日本語版をお探しですか?https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-jp/

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Cours2

Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform auf Deutsch

Dieser einwöchige On-Demand-Schnellkurs bietet Teilnehmern eine praktische Einführung in die Entwicklung und Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) mithilfe der Google Cloud Platform. Mit einem Mix aus Präsentationen, Demos und praxisorientierten Labs machen Sie sich mit ML- und TensorFlow-Konzepten vertraut und lernen, wie Sie ML-Modelle entwickeln, bewerten und zur Bereitstellung vorbereiten. LERNZIELE Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen: ● Anwendungsfälle für maschinelles Lernen bestimmen ● ML-Modelle mit TensorFlow erstellen ● Skalierbare, bereitstellbare ML-Modelle mit Cloud ML erstellen ● Bedeutung der Vorverarbeitung und Kombination von Funktionen erkennen ● Erweiterte ML-Konzepte in Modelle integrieren ● Trainierte ML-Modelle für die Bereitstellung vorbereiten VORAUSSETZUNGEN Für maximale Lernerfolge sollten die Teilnehmer Folgendes mitbringen: ● Abgeschlossener Kurs "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" ODER gleichwertige Kenntnisse ● Grundkenntnisse in gängigen Abfragesprachen wie SQL ● Erfahrung mit Datenmodellierung, Extraktion, Transformation und Ladeaktivitäten ● Kenntnisse im Entwickeln von Anwendungen mit einer gängigen Programmiersprache wie Python ● Vertrautheit mit maschinellem Lernen und/oder Statistik Hinweise zum Google-Konto: • Wenn Sie sich für die kostenlose Testversion der Google Cloud Platform registrieren möchten, benötigen Sie ein Google-/Gmail-Konto und eine Kreditkarte oder ein Bankkonto. In China sind Google-Dienste derzeit nicht verfügbar. • Kunden der Google Cloud Platform mit Rechnungsadresse in der Europäischen Union (EU) oder Russland finden hilfreiche Hinweise zur Mehrwertsteuer unter: https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • Weitere FAQs zur kostenlosen Testversion der Google Cloud Platform finden Sie unter: https://cloud.google.com/free-trial/.

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Cours3

Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform auf Deutsch

Dieser einwöchige Intensivkurs baut auf vorherigen Kursen der Spezialisierung "Data Engineering on Google Cloud Platform" auf. Sie lernen mit Videoschulungen, Demonstrationen und praxisorientierten Labs, wie Sie Computing-Cluster erstellen und verwalten, sodass Hadoop-, Spark-, Pig- und/oder Hive-Jobs auf der Google Cloud Platform ausgeführt werden können. Außerdem lernen Sie, wie Sie von diesen Computing-Clustern aus auf verschiedene Cloud Storage-Optionen zugreifen und die Funktionen des maschinellen Lernens von Google in die Analyseprogramme dieser Anwendungen integrieren. In den praxisorientierten Labs verwenden Sie die Webkonsole und Befehlszeilenschnittstellen, um Dataproc-Cluster zu erstellen und zu verwalten. Darüber hinaus nutzen Sie Cluster, um Spark- und Pig-Jobs auszuführen. Sie erstellen dann IPython-Notebooks, die in BigQuery und Storage integriert werden können und die Spark verwenden. Zum Abschluss integrieren Sie die APIs für maschinelles Lernen in Ihre Datenanalyse. Voraussetzungen • Google Cloud Platform Big Data & Machine Learning Fundamentals (oder vergleichbare Erfahrung) • Einige Kenntnisse über Python

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Cours4

Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow auf Deutsch

Dieser einwöchige On-Demand-Kompaktkurs baut auf folgendem Kurs auf: "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals". In den von einem Kursleiter geführten Präsentationen, Demonstrationen und praktischen Labs erhalten die Teilnehmer eine Einführung in die managementfreie Datenverarbeitung in Data Warehousing, Analysen und Pipelines. Voraussetzungen: • Kurs: "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" • Erfahrung in der Verwendung einer SQL-ähnlichen Abfragesprache für die Datenanalyse • Python- oder Java-Kenntnisse Hinweis zum Google-Konto: • Zum Registrieren für die kostenlose Google Cloud Platform-Testversion benötigen Sie ein Google/Gmail-Konto sowie eine Kreditkarte oder ein Bankkonto. In China sind Google-Dienste derzeit nicht verfügbar. • Wenn Sie als Google Cloud Platform-Kunde eine Rechnungsadresse in der EU oder in Russland haben, lesen Sie den Artikel "Übersicht zur Mehrwertsteuer" unter: https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • Weitere FAQ zur kostenlosen Google Cloud Platform-Testversion finden Sie unter: https://cloud.google.com/free-trial/

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Cours5

Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform auf Deutsch

Dieser einwöchige On-Demand-Schnellkurs baut auf dem Kurs "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" auf. Mit einem Mix aus Lernvideos, Demos und praxisorientierten Labs lernen Sie, wie Sie mit Google Cloud Pub/Sub und Dataflow Streamingdaten-Pipelines erstellen und die gewonnenen Erkenntnisse für Entscheidungen in Echtzeit nutzen können. Sie lernen auch, Dashboards zu erstellen, die gezielt für verschiedene Stakeholder-Gruppen Informationen abbilden. Voraussetzungen: • Abgeschlossener Kurs "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" (oder gleichwertige Kenntnisse) • Kenntnisse in Java Lernziele: • Anwendungsmöglichkeiten für Echtzeit-Streaminganalysen kennenlernen • Den asynchronen Messaging-Dienst Google Cloud Pub/Sub zur Verwaltung von Datenereignissen verwenden • Streaming-Pipelines schreiben und Transformationen ausführen, falls nötig • Die Streaming-Pipeline von beiden Seiten kennenlernen: Produktion und Nutzung • Dataflow, BigQuery und Cloud Pub/Sub für Echtzeit-Streaming und -Analysen einsetzen

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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....

Foire Aux Questions

  • Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte du cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un Certificat partageable, ou vous pouvez accéder au cours en auditeur libre afin d'en visualiser gratuitement le contenu. Si vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Visitez votre tableau de bord d'étudiant(e) pour suivre vos progrès.

  • Ce cours est entièrement en ligne : vous n'avez donc pas besoin de vous présenter physiquement dans une salle de classe. Vous pouvez accéder à vos vidéos de cours, lectures et devoirs en tout temps et en tout lieu, par l'intermédiaire du Web ou de votre appareil mobile.

  • Cette Spécialisation n'est pas associée à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Spécialisation pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus.

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