In diesem Kurs werden Sie praktische Erfahrungen sammeln, um reale Herausforderungen bei der Erstellung von Streaming Data Pipelines zu bewältigen. Der Schwerpunkt liegt auf der Verwaltung kontinuierlicher, unbegrenzter Daten mit Google Cloud-Produkten.

Aufbau von Streaming-Daten-Pipelines in der Google Cloud

Aufbau von Streaming-Daten-Pipelines in der Google Cloud
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Dozent: Google Cloud Training
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Was Sie lernen werden
Einlesen und Verwalten von Streaming-Daten mit Pub/Sub und Managed Service für Apache Kafka
Erstellen und Bereitstellen von Streaming-Daten-Pipelines mit Dataflow
Implementierung von Streaming-Data-Lösungen für Echtzeit-Analytik und Application Serving mit BigQuery und Bigtable
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
- Kategorie: Google Cloud-Plattform
- Kategorie: Analyse
- Kategorie: Verwaltete Dienste
- Kategorie: Datenspeicherung
- Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
- Kategorie: Daten in Echtzeit
- Kategorie: Datenfluss
- Kategorie: Integration von Daten
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Apache Kafka
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4 Aufgaben
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- 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

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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 28. Juni 2020
An excellent course. A great way to teach building streaming data pipelines and optimizing queries on BigQuery and BigTable (by , inter alia, partitioning data sets )through hands-on labs.
Geprüft am 12. Aug. 2020
I really enjoyed this course. There is ample time in the labs to experiment and get familiar with the concepts and techniques being taught in this course.
Geprüft am 9. Jan. 2022
Great course to understand how to create batch and streaming pipelines to ingest data into data lakes and data warehouses, and advanced bigquery techniques optimization.
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