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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.

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 google cloud engineering Schulung

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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.

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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

Voraussetzungen

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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Nina P.
GEUTEBRÜCK GmbH
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Das Seminar hat meine Erwartungen voll erfüllt. Man hat gemerkt, dass der Trainer Spaß an der Sache und sehr viel Ahnung vom Thema hat. Das Gefühl hat man nicht in allen Schulungen (auf Schulungen im Allgemeinen bezogen).
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Dimitri B.
HSBC Trinkaus
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Sehr informativ und in der Praxis wiederverwendbar.
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Thomas M.
Aldi GmbH & Co. KG
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Lernen in einem sehr entspannten und angenehmen Klima. Prima!
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