Data Engineering on Google Cloud Platform (DEGCP)

Ziele der Schulung

Dieser viertägige von einem Kursleiter gehaltene Kurs bietet den Teilnehmern eine praktische Einführung in den Entwurf und die Erstellung von Datenverarbeitungssystemen auf der Google Cloud Platform. Im Rahmen von Präsentationen, Demos und praxisorientierten Labs lernen die Teilnehmer den Entwurf von Datenverarbeitungssystemen kennen, erstellen End-to-End-Datenpipelines, analysieren Daten und führen maschinelles Lernen durch. Der Kurs behandelt strukturierte, unstrukturierte und gestreamte Daten.

Zielgruppe Seminar

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

Voraussetzungen

Für maximale Lernerfolge sollten die Teilnehmer folgende Voraussetzungen erfüllen:

• Abgeschlossener Kurs Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud (AIMLGC) 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

Seminarinhalt

• Module 1: Introduction to Data Engineering
• Module 2: Building a Data Lake
• Module 3: Building a Data Warehouse
• Module 4: Introduction to Building Batch Data Pipelines,
• Module 5: Executing Spark on Cloud Dataproc
• Module 6: Serverless Data Processing with Cloud Dataflow
• Module 7: Manage Data Pipelines with Cloud Data Fusion and Cloud Composer
• Module 8: Introduction to Processing Streaming Data
• Module 9: Serverless Messaging with Cloud Pub/Sub
• Module 10: Cloud Dataflow Streaming Features
• Module 11: High-Throughput BigQuery and Bigtable Streaming Features
• Module 12: Advanced BigQuery Functionality and Performance
• Module 13: Introduction to Analytics and AI
• Module 14: Prebuilt ML model APIs for Unstructured Data
• Module 15: Big Data Analytics with Cloud AI Platform Notebooks
• Module 16: Production ML Pipelines with Kubeflow
• Module 17: Custom Model building with SQL in BigQuery ML
• Module 18: Custom Model building with Cloud AutoML

Hinweise

Partner

Dieses Seminar bieten wir in Kooperation mit unserem Google Cloud Learning Partner Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH an.

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

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