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Data Engineering

Advanced 5 Steps Hours 37 Credits

Diese Aufgabe für Fortgeschrittene unterscheidet sich von allen anderen Qwiklabs-Angeboten. Die Labs sind so ausgewählt, dass sie IT-Profis Praxiskenntnisse zu Themen und Diensten vermitteln, die Bestandteil der Zertifizierung \"Google Cloud Certified Professional Data Engineer\" sind. Die Aufgabe selbst besteht aus Labs zu Themen wie Big Query, Dataproc und Tensorflow, bei denen das Wissen zu GCP-Data-Engineering abgefragt wird. Beachten Sie, dass Sie mithilfe der Labs zwar Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten erweitern können, Sie jedoch weitere Vorbereitungsmaßnahmen benötigen. Die Prüfung ist anspruchsvoll und ein externes Studium, Erfahrung bzw. ein Hintergrund in Cloud Data Engineering sind empfehlenswert.

Data Machine Learning Business Transformation

Prerequisites:

Diese Quest erfordert Kenntnisse im Umgang mit GCP Dienstleistungen, insbesondere bei großen Datensätzen diejenigen in Bezug auf die Zusammenarbeit. Es wird empfohlen, dass der Schüler hat mindestens ein Abzeichen verdient, indem sie die Hände auf dem Abschluss Labor in der Baseline: Daten, ML und AI und / oder den GCP Essentials-Quests vor Beginn. Zusätzliche Laborerfahrung mit der wissenschaftlichen Datenverarbeitung und der Machine Learning APIs Quests wird nützlich sein.

Quest Outline

Praxisorientiertes Lab

Eine Pipeline zur Datentransformation mit Cloud Dataprep erstellen

Cloud Dataprep von Trifacta ist ein intelligenter Datendienst für die visuelle Untersuchung, Bereinigung und Vorbereitung von Daten für Analysen. In diesem Lab machen Sie sich mit Cloud Dataprep vertraut und erstellen eine Pipeline zur Datentransformation.

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Praxisorientiertes Lab

Pipeline zur Big-Data-Textverarbeitung in Cloud Dataflow ausführen

In diesem Lab verwenden Sie Google Cloud Dataflow, um mit dem Cloud Dataflow SDK ein Maven-Projekt zu erstellen und mithilfe der Google Cloud Platform Console eine verteilte Pipeline zum Zählen von Wörtern auszuführen.

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Praxisorientiertes Lab

IoT-Analysepipeline auf der Google Cloud Platform erstellen

In diesem Lab lernen Sie, wie Sie Geräte mit Cloud IoT Core verbinden und verwalten, ihren Datenstrom mit Cloud Pub/Sub aufnehmen, die IoT-Daten mit Cloud Dataflow verarbeiten und mit BigQuery analysieren. Sehen Sie sich dazu auch dieses kurze Video an: Easily Build an IoT Analytics Pipeline.

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Praxisorientiertes Lab

IoT-Daten von Kafka an Google Cloud Pub/Sub streamen

In diesem Lab erstellen Sie eine Kafka-Instanz in Confluent, die mithilfe von Source- und Sink-Mechanismen mit Google Cloud Pub/Sub kommuniziert.

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Praxisorientiertes Lab

ETL-Verarbeitung in der GCP mit Dataflow und BigQuery

In diesem Lab erstellen Sie mehrere Datenpipelines, die Daten aus einem öffentlich verfügbaren Dataset in BigQuery aufnehmen.

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Praxisorientiertes Lab

Kaufverhalten von Websitebesuchern mit einem Klassifizierungsmodell in BQML vorhersagen

In diesem Lab führen Sie mit einem neu verfügbaren E-Commerce-Dataset einige typische Abfragen aus, die Unternehmen Aufschluss über das Kaufverhalten ihrer Kunden geben.

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Praxisorientiertes Lab

Taxikosten mit einem ML-Prognosemodell in BigQuery vorhersagen

In diesem Lab analysieren Sie mehrere Millionen Fahrten mit den typischen gelben New York City Taxi Cabs, die in einem öffentlichen BigQuery-Dataset verfügbar sind. Außerdem erstellen Sie in BigQuery ein ML-Modell, um Fahrtkosten vorherzusagen, und evaluieren dessen Vorhersageleistung.

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Praxisorientiertes Lab

Wohnungspreise mit TensorFlow und Cloud ML Engine vorhersagen

In diesem Lab erstellen Sie mit TensorFlow und Cloud ML Engine eine umfassende Lösung für maschinelles Lernen (ML) und nutzen die Cloud für verteiltes Training und Onlinevorhersage.

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