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

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

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

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4.6

(12,532 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Design and build data processing systems on Google Cloud Platform

  • Extracting, Loading, Transforming, cleaning, and validating data

  • Enable instant insights from streaming data

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Application Deployment
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Apache Hive
  • Kategorie: Serverless Computing
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Application Programming Interface (API)
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Apache Hadoop
  • Kategorie: PySpark
  • Kategorie: Cloud Services
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Cloud Computing
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Query Languages
  • Kategorie: Scalability
  • Kategorie: Looker (Software)
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Oktober 2025

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Google Cloud.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Cloud Engineering
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Processing
Kategorie: SQL
Kategorie: Scalability
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Data Pipelines

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 Pipelines
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Migration
Kategorie: Big Data

Was Sie lernen werden

  • Ingest and manage streaming data using Pub/Sub and Managed Service for Apache Kafka

  • Build and deploy streaming data pipelines with Dataflow

  • Implement streaming data solutions for real-time analytics and application serving with BigQuery and Bigtable

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Dataflow
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Scalability
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: SQL
Kategorie: Big Data

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Big Data
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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