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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 <<<
Praktisches Lernprojekt
Dieser Vertiefungskurs schließt praktische Übungen ein. Sie benötigen ein Google-Konto (ein Gmail-Konto reicht aus) und müssen sich für ein kostenloses Google Cloud Platform-Konto anmelden. Ihre kostenlose Testversion ist auf 12 Monate oder 300 $ im Wert von Credits begrenzt, je nachdem, was zuerst erreicht wird. Sie sollten den Vertiefungskurs innerhalb von vier Wochen abschließen.
In praxisorientierten Modulen lernen die Teilnehmer, die in den Videoschulungen erworbenen Fähigkeiten anzuwenden. Die Projekte umfassen unter anderem Themen zu Google BigQuery, die in Codelabs verwendet und konfiguriert werden.
