Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

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

Erwerben Sie mit Coursera Plus für 199 $ (regulär 399 $) das nächste Level. Jetzt sparen.

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

Advance your career in data engineering

Dozent: Google Cloud Training

105.313 bereits angemeldet

Bei enthalten

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5-teilige Kursreihe

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt

4.6

(7,137 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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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

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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: Data Governance
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Apache Kafka
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: PySpark
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Tensorflow

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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Berufsbezogenes Zertifikat – 5 Kursreihen

Google Cloud Professional Data Engineer certification was ranked #1 on Global Knowledge's list of 15 top-paying certifications in 2021! Enroll now to prepare!

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87% of Google Cloud certified users feel more confident in their cloud skills. This program provides the skills you need to advance your career and provides training to support your preparation for the industry-recognized Google Cloud Professional Data Engineer certification.

Here's what you have to do

1) Complete the Coursera Data Engineering Professional Certificate

2) Review other recommended resources for the Google Cloud Professional Data Engineer certification exam

3) Review the Professional Data Engineer exam guide

4) Complete Professional Data Engineer sample questions

5) Register for the Google Cloud certification exam (remotely or at a test center)

Applied Learning Project

This professional certificate incorporates hands-on labs using Qwiklabs platform.These hands on components will let you apply the skills you learn. Projects incorporate Google Cloud Platform products used within Qwiklabs. You will gain practical hands-on experience with the concepts explained throughout the modules.

Praktisches Lernprojekt

This Professional Certificate incorporates hands-on labs using our Qwiklabs platform.

These hands on components will let you apply the skills you learn in the video lectures. Projects will incorporate topics such as Google BigQuery, which are used and configured within Qwiklabs. You can expect to gain practical hands-on experience with the concepts explained throughout the modules.

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

KURS 110 Stunden

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 Lakes

Kategorie: Data Warehousing

Kategorie: Data Architecture

Kategorie: Data Security

Kategorie: Cloud Storage

Kategorie: Data Governance

Kategorie: Big Data

Kategorie: Data Integration

Kategorie: Operational Databases

Kategorie: Data Infrastructure

Kategorie: Metadata Management

Kategorie: Data Storage Technologies

Kategorie: Advanced Analytics

Kategorie: Data Management

Kategorie: Data Storage

Build Batch Data Pipelines on Google Cloud

KURS 210 Stunden

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: Data Validation

Kategorie: Data Quality

Kategorie: Data Cleansing

Kategorie: Serverless Computing

Kategorie: Scalability

Kategorie: Data Warehousing

Kategorie: System Monitoring

Kategorie: Performance Tuning

Kategorie: Database Management

Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud

KURS 38 Stunden

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: Data Storage

Kategorie: Extract, Transform, Load

Kategorie: Google Cloud Platform

Kategorie: Data Integration

Kategorie: Apache Kafka

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Cloud Services

Kategorie: Real Time Data

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Statistical Analysis

Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud

KURS 46 Stunden

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: Machine Learning

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Jupyter

Kategorie: Unstructured Data

Kategorie: Natural Language Processing

Kategorie: Tensorflow

Kategorie: Artificial Intelligence

Kategorie: Big Data

Kategorie: Model Deployment

Kategorie: Image Analysis

Kategorie: Data Pipelines

Preparing for your Professional Data Engineer Journey

KURS 54 Stunden

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 Processing

Kategorie: Data Storage

Kategorie: Google Cloud Platform

Kategorie: Data Management

Kategorie: Automation

Kategorie: Cloud Storage

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Data Architecture

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Data Infrastructure

Kategorie: Cloud Engineering

Kategorie: Data Preprocessing

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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Dozent

Google Cloud Training

Google Cloud

2.034 Kurse3.816.192 Lernende

von

Google Cloud

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.

Lernender seit 2020

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

Larry W.

Lernender seit 2021

„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.“

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

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Häufig gestellte Fragen

This Professional Certificate is designed to be completed in three and a half months at five hours per week.

One (1) year of experience with one or more of the following:

• A common query language such as SQL

• Extract, transform, load activities

• Data modeling

• Machine learning and/or statistics

• Programming in Python

We strongly recommend you take these courses in order, beginning with Big Data and Machine Learning Fundamentals. This is especially important when completing the Qwiklabs projects, as these hands-on labs build upon the work you complete in preceding courses.

Weitere Fragen

Besuchen Sie die das Hilfe-Center für Kursteilnehmer.

Finanzielle Unterstützung verfügbar,

¹ Median salary and job opening data are sourced from Lightcast™ Job Postings Report. Content Creator, Machine Learning Engineer and Salesforce Development Representative (1/1/2024 - 12/31/2024) All other job roles (1/1/2025 - 1/1/2026)