Data Engineering on Google Cloud Platform (DEGCP)

Seminarbeschreibung:

Data Engineering on Google Cloud Platform (DEGCP)
Inhalte: 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 AutoMLZielgruppe:

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

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

Hinweise:

Preis: 2600,- € (zzgl. MwSt.) pro Teilnehmer.
Uhrzeit: 09:00
Teilnehmergruppe: 3 bis 8
Dauer in Std: 32