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Spezialisierung für Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

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Spezialisierung für Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

Data Engineering on Google Cloud Platform. Launch your career in Data Engineering. Deliver business value with big data and machine learning.

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4.6

(12,541 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
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Was Sie lernen werden

  • Design and build data processing systems on Google Cloud Platform

  • Extracting, Loading, Transforming, cleaning, and validating data

  • Enable instant insights from streaming data

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Ad Hoc Analysis
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Advanced Analytics
  • Kategorie: Cloud Services
  • Kategorie: PySpark
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Data Quality
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Serverless Computing
  • Kategorie: Cloud Deployment
  • Kategorie: Apache Hadoop
  • Kategorie: Apache Hive
  • Kategorie: Application Programming Interface (API)
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Data Storage
  • Kategorie: Big Data

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Oktober 2025

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Google Cloud.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Cloud Development
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: SQL
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Data Pipelines

Was Sie lernen werden

  • Determine whether batch data pipelines are the correct choice for your business use case.

  • Design and build scalable batch data pipelines for high-volume ingestion and transformation.

  • Implement data quality controls within batch pipelines to ensure data integrity.

  • Orchestrate, manage, and monitor batch data pipeline workflows, implementing error handling and observability using logging and monitoring tools.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: Serverless Computing

Was Sie lernen werden

  • Ingest and manage streaming data using Pub/Sub and Managed Service for Apache Kafka

  • Build and deploy streaming data pipelines with Dataflow

  • Implement streaming data solutions for real-time analytics and application serving with BigQuery and Bigtable

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: SQL
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Scalability
Kategorie: Ad Hoc Analysis
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Big Data
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Advanced Analytics

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Big Data

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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.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„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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