Beschreibung

Kursart

Seminar
Methodik

Online

Beginn

auf Anfrage

Für maximale Lernerfolge sollten die Teilnehmer folgende Voraussetzungen erfüllen:

Abgeschlossener Kurs Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning (GCF-BDM) oder gleichwertige Kenntnisse
Grundkenntnisse in gängigen Abfragesprachen wie SQL
Kenntnisse in Datenmodellierung, Extraktion, Transformation und Ladeaktivitäten
Kenntnisse im Entwickeln von Anwendungen mit einer gängigen Programmiersprache wie Python
Vertrautheit mit maschinellem Lernen und/oder Statistik

Standorte und Zeitplan

Online

Beginn

auf AnfrageAnmeldung möglich

Hinweise zu diesem Kurs

Welche Ziele werden in diesem Kurs verfolgt?

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 für maschinelles Lernen und Statistik erstellen und warten
Datasets abfragen, Abfrageergebnisse visualisieren und Berichte erstellen

An wen richtet sich dieser Kurs?

Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen:

Datenverarbeitungssysteme auf der Google Cloud Platform entwickeln
Batch- und Streamingdaten 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 mit ihnen Vorhersagen treffen
Unstrukturierte Daten mit Spark und ML-APIs auf Cloud Dataproc nutzen
Sofortige Informationsgewinnung aus Streamingdaten ermöglichen

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Themen

Engineering

Inhalte

Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform

Modul 1: Übersicht über Google Cloud Dataproc
Modul 2: Dataproc-Jobs ausführen
Modul 3: Dataproc in die Google Cloud Platform integrieren
Modul 4: Mit den Machine Learning APIs von Google unstrukturierte Daten verarbeiten

Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow

Modul 5: Serverlose Datenanalyse mit BigQuery
Modul 6: Serverlose, automatisch skalierte Datenpipelines mit Dataflow

Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform

Modul 7: Erste Schritte mit dem maschinellen Lernen
Modul 8: ML-Modelle mit TensorFlow erstellen
Modul 9: ML-Modelle mit CloudML skalieren
Modul 10: Feature Engineering

Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform

Modul 11: Architektur von Streaminganalyse-Pipelines
Modul 12: Variable Datenvolumen aufnehmen
Modul 13: Streaming-Pipelines implementieren
Modul 14: Streaminganalysen und Dashboards
Modul 15: Hoher Durchsatz und niedrige Latenz mit Bigtable

Verwandte Kategorien

Kontakt

Data Engineering on Google Cloud Platform (DEGCP)

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