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Serverlose Datenverarbeitung mit Dataflow: Pipelines entwickeln
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Serverlose Datenverarbeitung mit Dataflow: Pipelines entwickeln

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.0

(43 Bewertungen)

Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
3 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
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Was Sie lernen werden

  • Wiederholung der wichtigsten Konzepte von Apache Beam, die im Kurs Data Engineer on Google Cloud behandelt werden

  • Wiederholung der wichtigsten in DE behandelten Streaming-Konzepte (unbegrenzte PCollections, Fenster, Wasserzeichen und Auslöser)

  • Wählen und optimieren Sie die E/A Ihrer Wahl für Ihre Dataflow-Pipeline

  • Verwenden Sie Schemata, um Ihren Beam Code zu vereinfachen und die Leistung Ihrer Pipeline zu verbessern

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Google Cloud-Platform
  • Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Datenfluss
  • Kategorie: Daten-Pipelines
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: JSON
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Daten in Echtzeit

Wichtige Details

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8 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 10 Module

Dieses Modul bietet eine Einführung in den Kurs und einen Überblick über den Kurs

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre

Überprüfung der wichtigsten Konzepte von Apache Beam und deren Anwendung zur Erstellung eigener Datenverarbeitungspipelines.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Daten in Streaming mit Dataflow verarbeiten können. Dazu gibt es drei Hauptkonzepte, die Sie lernen müssen: wie man Daten in Fenstern gruppiert, die Bedeutung des Wasserzeichens, um zu wissen, wann das Fenster bereit ist, Ergebnisse zu produzieren, und wie Sie steuern können, wann und wie oft das Fenster die Ausgabe ausgibt.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe4 App-Elemente

In diesem Modul erfahren Sie, was Quellen und Senken in Dataflow ausmacht. Das Modul geht auf einige Beispiele für TextIO, FileIO, BigQueryIO, PubsubIO, KafKaIO, BigtableIO, AvroIO und Splittable DoFn ein. Das Modul weist auch auf einige nützliche Merkmale hin, die mit jeder E/A verbunden sind.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

In diesem Modul werden Schemata vorgestellt, die Entwicklern eine Möglichkeit bieten, strukturierte Daten in ihren Beam-Pipelines auszudrücken.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente

Dieses Modul behandelt State und Timer, zwei leistungsstarke Merkmale, die Sie in Ihrem DoFn verwenden können, um zustandsabhängige Transformationen zu implementieren.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

In diesem Modul werden bewährte Verfahren erörtert und gängige Muster geprüft, die die Leistung Ihrer Dataflow-Pipelines maximieren.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente

Dieses Modul führt zwei neue APIs ein, um Ihre Geschäftslogik in Beam darzustellen: SQL und Dataframes.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

Dieses Modul behandelt Beam-Notebooks, eine Schnittstelle für Python-Entwickler, die das Beam SDK nutzen und ihre Pipelines iterativ in einer Jupyter-Notebook-Umgebung entwickeln.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre1 Aufgabe

Dieses Modul bietet eine Wiederholung des Kurses

Das ist alles enthalten

1 Video

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Geprüft am 23. Juni 2021

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