About this Course

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Intermediate Level

Approx. 6 hours to complete

Suggested: Einwöchiger Kurs, 6–8 Stunden/Woche...

German

Subtitles: French, Portuguese (Brazilian), German, English, Spanish, Japanese...

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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
1 hour to complete

Modul 1: Architektur von Streaminganalyse-Pipelines

5 videos (Total 39 min), 2 readings, 1 quiz
5 videos
1. Herausforderung: Bei variablen Volumen sind skalierbare Aufnahmefähigkeit und Fehlertoleranz erforderlich4m
2. Herausforderung: Latenz ist zu erwarten5m
3. Herausforderung: Informationen sind umgehend erforderlich6m
Diskussion: Unterschiedliche Streamingszenarien8m
2 readings
Kursressourcen herunterladen10m
Lab-Arbeitsblatt10m
1 practice exercise
Quiz zu Modul 14m
2 hours to complete

Modul 2: Variable Volumes aufnehmen

4 videos (Total 34 min), 2 quizzes
4 videos
Funktionsweise: Themen und Abos14m
Lab-Übersicht34s
Lab-Demo und Wiederholung8m
1 practice exercise
Quiz zu Modul 28m
2 hours to complete

Modul 3: Streaming-Pipelines implementieren

6 videos (Total 70 min), 2 quizzes
6 videos
Herausforderungen bei der Streamverarbeitung14m
Pipeline zur Streamverarbeitung für Live-Traffic-Daten einrichten11m
Späte Daten bearbeiten: Wasserzeichen, Trigger, Akkumulation14m
Lab-Übersicht35s
Lab-Demo und Wiederholung15m
1 practice exercise
Quiz für Modul 32m
1 hour to complete

Modul 4: Streaminganalysen und Dashboards

3 videos (Total 20 min), 2 quizzes
3 videos
Lab-Übersicht45s
Lab-Demo und Wiederholung5m
1 practice exercise
Quiz für Modul 44m
2 hours to complete

Modul 5: Durchsatz- und Latenzanforderungen handhaben

8 videos (Total 63 min), 2 quizzes
8 videos
Bigtable: die große, schnelle NoSQL-Datenbank mit Autoscaling4m
Daten in Bigtable aufnehmen4m
Für Bigtable entwickeln23m
Streaming in Bigtable1m
Lab-Demo und Wiederholung4m
Hinweise zur Leistung6m
Zusammenfassung von Data Engineering im Bereich GCP-Spezialisierung8m
1 practice exercise
Quiz für Modul 56m

About Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

About the Data Engineering on Google Cloud Platform auf Deutsch Specialization

Dieser fünfwöchige Onlinevertiefungskurs bietet eine praktische Einführung zum Entwerfen und Erstellen von Datenverarbeitungssystemen auf der Google Cloud Platform. In Präsentationen, Demos und praxisorientierten Labs entwickeln die Teilnehmer Datenverarbeitungssysteme, erstellen End-to-End-Datenpipelines, analysieren Daten und üben maschinelles Lernen. Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen: • Datenverarbeitungssysteme auf der Google Cloud Platform entwickeln • Unstrukturierte Daten mit Spark und ML-APIs auf Cloud Dataproc verwenden • Batch- und Streaming-Daten durch die Implementierung von Autoscaling-Datenpipelines auf Cloud Dataflow verarbeiten • Mit Google BigQuery Geschäftsinformationen aus extrem großen Datasets ableiten • Modelle des maschinellen Lernens mit TensorFlow und Cloud ML trainieren, auswerten und damit Vorhersagen treffen • Sofortige Statistiken aus Streaming-Daten ermöglichen • Dieser Kurs richtet sich an erfahrene Entwickler, die für die Verwaltung von Big Data-Transformationen verantwortlich sind, zum Beispiel: • Daten extrahieren, laden, transformieren, bereinigen und validieren • Pipelines und Architekturen für die Datenverarbeitung entwerfen • Modelle des maschinellen Lernens und der Statistik erstellen und warten • Datasets abfragen, Abfrageergebnisse visualisieren und Berichte erstellen >>> Mit Ihrer Teilnahme an dieser Spezialisierung stimmen Sie den Nutzungsbedingungen von Qwiklabs zu, die Sie in den FAQs und unter folgendem Link finden: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform auf Deutsch

Frequently Asked Questions

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.

More questions? Visit the Learner Help Center.