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Spezialisierung „Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP“

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Spezialisierung „Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP“

Data Engineering on Google Cloud Platform.

Launch your career in Data Engineering. Deliver business value with big data and machine learning.

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aus 4,398 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel
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4 Wochen zu vervollständigen
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Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Design and build data processing systems on Google Cloud Platform

  • Extracting, Loading, Transforming, cleaning, and validating data

  • Enable instant insights from streaming data

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Cloud API
  • Kategorie: Cloud Deployment
  • Kategorie: Cloud Services
  • Kategorie: Dashboard Creation
  • Kategorie: Data Access
  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Data Cleansing
  • Kategorie: Data Governance
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Data Quality
  • Kategorie: Data Store
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Machine Learning Methods

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Apache Hadoop
  • Kategorie: Apache Kafka
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: PySpark

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

KURS 1, 10 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: Cloud Storage
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Data Security
Kategorie: Metadata Management
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Cloud Engineering
Kategorie: Data Access
Kategorie: Operational Databases
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Operational Data Store
Kategorie: Analytics
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud

Build Batch Data Pipelines on Google Cloud

KURS 2, 11 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: Serverless Computing
Kategorie: Scalability
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Event Monitoring
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: System Monitoring
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud

Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud

KURS 3, 8 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 Pipelines
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Apache Kafka
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Managed Services
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Analysis

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: Model Training
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Big Data
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Cloud API
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)

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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.

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Chaitanya A.

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Häufig gestellte Fragen