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Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer (berufsbezogenes Zertifikat)

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Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer (berufsbezogenes Zertifikat)

Advance your career in data engineering

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Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Identify the purpose and value of the key Big Data and Machine Learning products in Google Cloud.

  • Employ BigQuery to carry out interactive data analysis.

  • Use Cloud SQL and Dataproc to migrate existing MySQL and Hadoop/Pig/Spark/Hive workloads to Google Cloud.

  • Choose between different data processing products on Google Cloud.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Bigquery
  • Kategorie: Information Engineering
  • Kategorie: Google Cloud
  • Kategorie: Cloud Computing

Wichtige Details

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Branchenzertifizierung
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Bringen Sie Ihre Karriere mit gefragten Kompetenzen voran.

  • Erhalten Sie Schulungen auf professionellem Niveau von Google Cloud
  • Stellen Sie Ihre technischen Kenntnisse unter Beweis.
  • Erwerben Sie ein von Arbeitgebern anerkanntes Zertifikat von Google Cloud.
  • Bereiten Sie sich auf eine Zertifizierungsprüfung Ihrer Branche vor
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Erhalten Sie nach Abschluss exklusiven Zugriff auf Karriereressourcen.

  • Überprüfung erneut aufnehmen

    Optimieren Sie Ihren Lebenslauf und Ihr LinkedIn-Profil mit personalisiertem Feedback.

  • Vorbereitung auf Bewerbungsgespräch

    Trainieren Sie Ihre Fähigkeiten mit interaktiven Tools und simulierten Bewerbungsgesprächen.

  • Karriereunterstützung

    Planen Sie Ihren nächsten Karriereschritt mit dem Leitfaden zur Jobsuche von Coursera.

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Berufsbezogenes Zertifikat – 6 Kursreihen

Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals

KURS 19 Stunden4.7 (16,121 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Identify the data-to-AI lifecycle on Google Cloud and the major products of big data and machine learning.

  • Design streaming pipelines with Dataflow and Pub/Sub and dDesign streaming pipelines with Dataflow and Pub/Sub.

  • Identify different options to build machine learning solutions on Google Cloud.

  • Describe a machine learning workflow and the key steps with Vertex AI and build a machine learning pipeline using AutoML.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Bigquery
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Cloud Computing

Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud

KURS 28 Stunden4.7 (2,820 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Differentiate between data lakes and data warehouses.

  • Explore use-cases for each type of storage and the available data lake and warehouse solutions on Google Cloud.

  • Discuss the role of a data engineer and the benefits of a successful data pipeline to business operations.

  • Examine why data engineering should be done in a cloud environment.

Building Batch Data Pipelines on Google Cloud

KURS 317 Stunden4.5 (1,688 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Review different methods of data loading: EL, ELT and ETL and when to use what

  • Run Hadoop on Dataproc, leverage Cloud Storage, and optimize Dataproc jobs

  • Build your data processing pipelines using Dataflow

  • Manage data pipelines with Data Fusion and Cloud Composer

Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud

KURS 47 Stunden4.6 (1,248 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Interpret use-cases for real-time streaming analytics.

  • Manage data events using the Pub/Sub asynchronous messaging service.

  • Write streaming pipelines and run transformations where necessary.

  • Interoperate Dataflow, BigQuery and Pub/Sub for real-time streaming and analysis

Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud

KURS 56 Stunden4.6 (1,222 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Differentiate between ML, AI and deep learning.

  • Discuss the use of ML API’s on unstructured data.

  • Execute BigQuery commands from notebooks.

  • Create ML models by using SQL syntax in BigQuery and without coding using Vertex AI AutoML.

Preparing for your Professional Data Engineer Journey

KURS 64 Stunden4.6 (998 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • List the domains covered on the Professional Data Engineer (PDE) certification exam.

  • Identify gaps in your knowledge and skills for each domain.

Dozent

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1.664 Kurse2.750.269 Lernende

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen

¹Basierend auf den Antworten der „Coursera Learner Outcomes Survey“, USA, 2021.