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Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud auf Deutsch

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Five courses

Building Batch Data Pipelines on GCP auf Deutsch

(0 hours)

Datenpipelines folgen in der Regel dem Muster Extrahieren und Laden (EL), Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT) oder Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL). Der Kurs beschreibt, welcher Ansatz in welcher Situation für Batchdaten geeignet ist.

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Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP auf Deutsch

(0 hours)

Die zwei wichtigsten Komponenten jeder Datenpipeline sind Data Lakes und Data Warehouses. Dieser Kurs stellt Anwendungsfälle für beide Speicherarten vor und nimmt eine technisch detaillierte Einteilung der Data-Lake- und Data-Warehouse-Lösungen vor, die in der Google Cloud Platform verfügbar sind.

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Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP auf Deutsch

(0 hours)

Dieser Kurs behandelt die Erstellung von Streamingdaten-Pipelines in der Google Cloud Platform. Dabei werden Cloud Pub/Sub, Cloud Dataflow, BigQuery und Cloud Bigtable verwendet.

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Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP auf Deutsch

(0 hours)

Unternehmen, die maschinelles Lernen (ML) für Datenpipelines einsetzen, gewinnen leichter Informationen aus ihren Daten. Im Kurs lernen Sie, wie ML mit verschiedenen Anpassungsstufen in Datenpipelines auf der Google Cloud Platform integriert werden kann.

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Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals auf Deutsch

Dieser einwöchige Intensivkurs bietet eine Einführung in die Google Cloud Platform (GCP) für Big Data und maschinelles Lernen. Er behandelt die wichtigsten Produkte und Funktionen für die Datenverarbeitung und -analyse.

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