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Data Engineering on Google Cloud Platform (GC-DE) Schulung

Einführung in die Entwicklung und den Aufbau von Datenverarbeitungssystemen auf der Google Cloud Platform.
Data Engineering on Google Cloud Platform (GC-DE)

In einer Kombination aus Präsentationen, Demos und Hand-on-Labs lernen die Teilnehmer, Datenverarbeitungssysteme zu entwerfen, End-to-End-Datenpipelines zu erstellen, Daten zu analysieren und maschinelles Lernen durchzuführen. Der Kurs umfasst strukturierte, unstrukturierte und Streaming-Daten.

Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern folgende Fähigkeiten:

  • Entwerfe und erstelle Datenverarbeitungssysteme auf der Google Cloud Platform
  • Verarbeite Batch- und Streaming-Daten durch Implementierung von Autoscaling-Datenpipelines in Cloud Dataflow
  • Leite mithilfe von Google BigQuery Geschäftseinblicke aus extrem großen Datenmengen ab
  • Trainieren, evaluieren und vorhersagen mit Machine Learning-Modellen mit Tensorflow und Cloud ML
  • Nutze unstrukturierte Daten mithilfe von Spark- und ML-APIs in Cloud Dataproc
  • Ermögliche sofortige Einblicke aus Streaming-Daten

Inhalte

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  • Google Cloud Dataproc-Übersicht
  • Dataproc-Jobs ausführen
  • Integration von Dataproc in die Google Cloud Platform
  • Unstrukturierte Daten mit den Machine-Learning-APIs von Google erfassen
  • Serverlose Datenanalyse mit BigQuery
  • Serverlose Autoscaling-Datenpipelines mit Dataflow
  • Erste Schritte mit maschinellem Lernen
  • Erstellen von ML-Modellen mit Tensorflow
  • Skalierung von ML-Modellen mit CloudML
  • Feature-Entwicklung
  • Architektur von Streaming-Analyse-Pipelines
  • Variable Volumes aufnehmen
  • Streaming-Pipelines implementieren
  • Streaming-Analysen und Dashboards
  • Hoher durchsatz und niedrige Latenz mit Bigtable

Wir schulen auch bei dir vor Ort!

Diese google cloud engineering Schulung führen wir auch bei dir im Unternehmen als individualisierte google cloud engineering-Firmenschulung durch.

Entscheidungshelfer

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Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an erfahrene Entwickler, die für die Verwaltung großer Datentransformationen verantwortlich sind, einschließlich:

  • Extrahieren, Laden, Transformieren, Reinigen und Validieren von Daten
  • Entwerfen von Pipelines und Architekturen für die Datenverarbeitung
  • Erstellen und Pflegen von maschinellen Lern- und statistischen Modellen
  • Abfragen von Datensätzen, Visualisieren von Abfrageergebnissen und Erstellen von Berichten

Voraussetzung

Teilnehmer sollten den Kurs „Google Cloud Fundamentals: Big Data & Machine Learning“ besucht oder vergleichbare Kenntnissse haben. Außerdem sind Grundkenntnisse in gängigen Abfragesprachen wie SQL, Erfahrung mit Datenmodellierung, Extrahieren, Transformieren, Laden von Aktivitäten, Entwickeln von Anwendungen mit einer gemeinsamen Programmiersprache wie Python bekannt.

Teilnehmer solten auch mit Machine Learning und/oder Statistiken vertraut sein.

Bewertungen

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Kundenstimme
Torsten B.
Westdeutscher Rundfunk WDR
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Das Seminar hat nicht nur Spaß gemacht, sondern auch wirklich 'ne Menge gebracht :-)
Kundenstimme
Martin S.
Bundeseisenbahnvermögen
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Das Training zeichnet sich durch einen sehr hohen Praxisbezug und Raum für individuelle Hilfe persönlicher Problemstellungen sowie durch einen engagierten und hoch kompetenten Trainer aus.
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Wolfgang N.
ThyssenKrupp Nirosta
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Eine gute Adresse für das Erlernen scheinbar schwieriger und trockener Themen, die hier gut aufbereitet werden.
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