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Virtuelles Programm von:Coursera |
Diese Studie ist Teil unseres Reviews zu:
Dieses professionelle Zertifikat in Data Engineering beinhaltet praktische Labs mit unserer Qwiklabs-Plattform. Mit diesen praktischen Komponenten können Sie die Fähigkeiten anwenden, die Sie in Videokonferenzen gelernt haben. Die Projekte werden Themen wie Google BigQuery beinhalten, die innerhalb von Qwiklabs verwendet und konfiguriert werden. Sie können damit rechnen, praktische Erfahrungen mit den in den Modulen erläuterten Konzepten zu sammeln.
Dieses Programm vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, die Sie benötigen, um Ihre Data Engineering-Karriere voranzutreiben, und empfiehlt Schulungen zur Unterstützung Ihrer Vorbereitung auf die branchenweit anerkannte Google Cloud Professional Data Engineer-Zertifizierung.
Durch eine Kombination aus Präsentationen, Demos und Labs ermöglichen Sie eine datengesteuerte Entscheidungsfindung, indem Sie Daten sammeln, transformieren und veröffentlichen, und sammeln Sie praktische Erfahrungen durch eine Reihe praktischer Projekte mit Qwiklabs.
Sie haben auch die Möglichkeit, wichtige berufliche Fähigkeiten zu üben, darunter das Entwerfen, Erstellen und Betreiben von Datenverarbeitungssystemen. und Maschinenlernmodelle zum Laufen bringen.
Nach erfolgreichem Abschluss dieses Programms erhalten Sie ein Abschlusszertifikat, das Sie mit Ihrem beruflichen Netzwerk und potenziellen Arbeitgebern teilen können.
Wenn Sie Google Cloud-zertifiziert werden und Ihre Kompetenz beim Entwerfen und Erstellen von Datenverarbeitungssystemen und Ausführen von Modellen für maschinelles Lernen auf der Google Cloud-Plattform unter Beweis stellen möchten, müssen Sie sich für die offizielle Google Cloud-Zertifizierungsprüfung anmelden und diese bestehen.
Weitere Einzelheiten zur Anmeldung und zusätzliche Ressourcen zur Unterstützung Ihrer Vorbereitung finden Sie unter cloud.google.com/certifications.
Dieser zweiwöchige beschleunigte On-Demand-Kurs führt die Teilnehmer in die Big Data- und Machine Learning-Funktionen der Google Cloud Platform (GCP) ein. Bietet einen schnellen Überblick über die Google Cloud Platform und einen tieferen Einblick in ihre Datenverarbeitungsfunktionen.
Am Ende dieses Data Engineering-Kurses können die Teilnehmer:
Die beiden Schlüsselkomponenten jeder Datenpipeline sind Data Lakes und Warehouses. Dieser Kurs beleuchtet die Anwendungsfälle für jeden Speichertyp und taucht im technischen Detail in die Data Lake- und Speicherlösungen ein, die auf der Google Cloud Platform verfügbar sind.
Darüber hinaus umreißt dieser Kurs die Rolle eines Data Engineers, die Vorteile einer erfolgreichen Datenpipeline für den Geschäftsbetrieb und untersucht, warum Data Engineering in einer Cloud-Umgebung durchgeführt werden sollte.
Die Schüler sammeln mithilfe von QwikLabs praktische Erfahrungen mit Data Lakes und Warehouses auf der Google Cloud Platform.
Datenpipelines fallen im Allgemeinen unter eines der Extra-Load-, Extract-Load-Transform- oder Extract-Transform-Load-Paradigmen. Dieser Kurs beschreibt, welches Paradigma wann für Stapeldaten zu verwenden ist.
Darüber hinaus behandelt dieser Kurs verschiedene Technologien in der Google Cloud Platform für die Datentransformation, einschließlich BigQuery, Ausführen von Spark in Cloud Dataproc, Pipeline-Graphen in Cloud Data Fusion und serverlose Datenverarbeitung mit Cloud Dataflow.
Die Schüler sammeln mithilfe von QwikLabs praktische Erfahrungen beim Erstellen von Datenpipelinekomponenten auf der Google Cloud Platform.
*Hinweis: Dies ist ein neuer Kurs mit aktualisierten Inhalten gegenüber dem, was Sie möglicherweise in der vorherigen Version dieser Spezialisierung gesehen haben. Streaming-Datenverarbeitung wird immer beliebter, da Streaming es Unternehmen ermöglicht, Echtzeit-Metriken zu Geschäftsvorgängen zu erhalten.
Dieser Kurs behandelt die Erstellung von Datenstreaming-Pipelines auf der Google Cloud Platform. Cloud Pub/Sub wird beschrieben, um eingehende Streaming-Daten zu verarbeiten.
Der Kurs behandelt auch die Anwendung von Aggregationen und Transformationen auf Streaming-Daten mit Cloud Dataflow und das Speichern verarbeiteter Datensätze in BigQuery oder Cloud Bigtable zur Analyse.
Die Schüler sammeln mithilfe von QwikLabs praktische Erfahrungen beim Erstellen von Streaming-Datenflusskomponenten auf der Google Cloud Platform.
Die Integration von maschinellem Lernen in Datenpipelines erhöht die Fähigkeit von Unternehmen, Erkenntnisse aus ihren Daten zu extrahieren. Dieser Kurs behandelt verschiedene Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen in Datenpipelines auf der Google Cloud Platform integriert werden kann, je nach erforderlichem Anpassungsgrad.
Für wenig bis gar keine Anpassung behandelt dieser Kurs AutoML. Für personalisiertere maschinelle Lernfunktionen stellt dieser Kurs AI Platform Notebooks und BigQuery Machine Learning vor. Außerdem behandelt dieser Kurs die Erstellung von Lösungen für maschinelles Lernen mit Kubeflow.
Die Schüler sammeln mithilfe von QwikLabs praktische Erfahrungen beim Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen auf der Google Cloud Platform.
Aus dem Kurs: „Die beste Vorbereitung auf die Prüfung ist die Beherrschung der für den Beruf erforderlichen Fähigkeiten.“ Dieser Kurs verwendet einen Top-Down-Ansatz, um bereits bekannte Kenntnisse und Fähigkeiten zu erkennen und Informationen und Fähigkeitsbereiche für eine zusätzliche Vorbereitung aufzudecken.
Sie können diesen Kurs verwenden, um Ihren eigenen personalisierten Vorbereitungsplan zu erstellen. Es hilft Ihnen, zwischen dem, was Sie wissen, und dem, was Sie nicht wissen, zu unterscheiden. Und es hilft Ihnen, die Fähigkeiten zu entwickeln und zu üben, die von Fachleuten für diesen Job verlangt werden.
Der Kurs folgt der Gliederung des Prüfungsleitfadens und führt übergeordnete Konzepte, "Prüfsteine", ein, damit Sie feststellen können, ob Sie sich in Bezug auf Ihr Wissen in diesem Bereich und den davon abhängigen Konzepten sicher fühlen oder ob Sie mehr lernen möchten.
Sie lernen auch und haben die Möglichkeit, wichtige berufliche Fähigkeiten zu üben, einschließlich kognitiver Fähigkeiten wie Fallanalyse, Identifizierung technischer Beobachtungspunkte und Entwicklung von Lösungsvorschlägen. Dies sind berufliche Fähigkeiten, die auch Prüfungskompetenzen sind.
Außerdem testen Sie Ihre Grundkenntnisse in Activity Tracking Challenge Labs und erhalten zahlreiche Beispielfragen, die denen in der Prüfung ähneln, einschließlich Lösungen.
Das Ende des Kurses enthält ein unbewertetes Übungstest-Quiz, gefolgt von einem bewerteten Übungstest-Quiz, das die Testerfahrung simuliert.
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