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Spezialisierung Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

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Spezialisierung Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

Data Engineering on Google Cloud. Launch your career in Data Engineering. Deliver business value with big data and machine learning.

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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Cloud Computing
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Data Management
  • Kategorie: Big Data

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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud

KURS 18 Stunden4.7 (2,856 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Differentiate between data lakes and data warehouses.

  • Explore use-cases for each type of storage and the available data lake and warehouse solutions on Google Cloud.

  • Discuss the role of a data engineer and the benefits of a successful data pipeline to business operations.

  • Examine why data engineering should be done in a cloud environment.

Building Batch Data Pipelines on Google Cloud

KURS 217 Stunden4.5 (1,703 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Review different methods of data loading: EL, ELT and ETL and when to use what

  • Run Hadoop on Dataproc, leverage Cloud Storage, and optimize Dataproc jobs

  • Build your data processing pipelines using Dataflow

  • Manage data pipelines with Data Fusion and Cloud Composer

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Management
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Big Data
Kategorie: Cloud Computing

Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud

KURS 38 Stunden4.6 (1,256 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Interpret use-cases for real-time streaming analytics.

  • Manage data events using the Pub/Sub asynchronous messaging service.

  • Write streaming pipelines and run transformations where necessary.

  • Interoperate Dataflow, BigQuery and Pub/Sub for real-time streaming and analysis

Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud

KURS 46 Stunden4.6 (1,234 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Differentiate between ML, AI and deep learning.

  • Discuss the use of ML API’s on unstructured data.

  • Execute BigQuery commands from notebooks.

  • Create ML models by using SQL syntax in BigQuery and without coding using Vertex AI AutoML.

Dozent

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Felipe M.
Lernender seit 2018
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