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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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Stufe Mittel
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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: Apache Hadoop
  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Data Storage Technologies
  • Kategorie: Apache Hive
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Ad Hoc Analysis
  • Kategorie: PySpark
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Data Wrangling
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Serverless Computing
  • Kategorie: Application Programming Interface (API)
  • Kategorie: Cloud Services
  • Kategorie: Data Storage
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Scalability

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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: Data Analysis
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Cloud Development
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: SQL
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Data Architecture

Was Sie lernen werden

  • Determine whether batch data pipelines are the correct choice for your business use case.

  • Design and build scalable batch data pipelines for high-volume ingestion and transformation.

  • Implement data quality controls within batch pipelines to ensure data integrity.

  • Orchestrate, manage, and monitor batch data pipeline workflows, implementing error handling and observability using logging and monitoring tools.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: Data Wrangling

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: Real Time Data
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Big Data
Kategorie: Scalability
Kategorie: Ad Hoc Analysis
Kategorie: SQL
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Advanced Analytics

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: Data Pipelines
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Big Data
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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