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

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

Advance your career in data engineering

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(7,131 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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: Apache Hadoop
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Cloud Storage
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Data Storage
  • Kategorie: Real Time Data
  • Kategorie: Cloud Services
  • Kategorie: PySpark
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Dataflow
  • Kategorie: Data Lakes
  • Kategorie: Data Maintenance
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Extract, Transform, Load

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Oktober 2025

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Berufsbezogenes Zertifikat – 5 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: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Cloud Engineering
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Big Data
Kategorie: Scalability
Kategorie: SQL
Kategorie: Data Pipelines

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Quality
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Scalability

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: Serverless Computing
Kategorie: Scalability
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: SQL
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Pipelines

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: Unstructured Data
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Big Data

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Storage
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Security
Kategorie: Automation
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Maintenance
Kategorie: Data Infrastructure

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Häufig gestellte Fragen

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