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Data Engineering on Google Cloud Platform (DEGCP)

 

Kursüberblick

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

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

Zertifizierungen

Empfohlenes Training für die Zertifizierung zum:

Voraussetzungen

Für maximale Lernerfolge sollten die Teilnehmer folgende Voraussetzungen erfüllen:

  • Abgeschlossener Kurs Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning (GCF-BDM) 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

Kursziele

Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen:

  • Datenverarbeitungssysteme auf der Google Cloud Platform entwickeln
  • Batch- und Streamingdaten durch die Implementierung von Autoscaling-Datenpipelines auf Cloud Dataflow verarbeiten
  • Mit Google BigQuery Geschäftsinformationen aus extrem großen Datasets ableiten
  • Modelle des maschinellen Lernens mit TensorFlow und Cloud ML trainieren, auswerten und mit ihnen Vorhersagen treffen
  • Unstrukturierte Daten mit Spark und ML-APIs auf Cloud Dataproc nutzen
  • Sofortige Informationsgewinnung aus Streamingdaten ermöglichen

Kursinhalt

  • 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
Online Training

Dauer 4 Tage

Preis (exkl. MwSt.)
  • 2.600,– €
Classroom Training

Dauer 4 Tage

Preis (exkl. MwSt.)
  • Österreich: 2.600,– €
  • Deutschland: 2.600,– €
  • Schweiz: CHF 2.950,–
inkl. Verpflegung

Kurstermine

Europa
Österreich

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Deutschland
Hamburg Dies ist ein FLEX-Kurs in Deutsch.
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Ljubljana Dies ist ein FLEX-Kurs in Englisch.
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Grossbritannien
London, City Dies ist ein FLEX-Kurs in Englisch.
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London, City Dies ist ein FLEX-Kurs in Englisch.
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Garantietermin:   iTLS wird alle garantierten Termine unabhängig von der Teilnehmerzahl durchführen. Ausgenommen sind höhere Gewalt oder andere unvorhersehbare Ereignisse (wie z.B. Unfall, Krankheit des Trainers), die eine Kursdurchführung unmöglich machen.
Dies ist ein FLEX-Kurs. Alle FLEX-Kurse sind auch Instructor-Led Online Trainings (ILO). Sie können an einem FLEX-Training sowohl bei uns vor Ort im Klassenraum als auch über das Internet (ILO) von Ihrem Arbeitsplatz oder von zu Hause aus teilnehmen. Bis zum 30.06. bieten wir unsere Kurse zusätzlich als Online Trainings an.
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Online Training Zeitzone: Eastern Daylight Time (EDT)
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Online Training Zeitzone: Central Standard Time (CST)
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