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Spezialisierung „Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français“

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Spezialisierung „Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français“

Data Engineering on Google Cloud Platform.

Boostez votre carrière dans le domaine de l'ingénierie des données

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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
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Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Data Warehousing
  • Kategorie: Metadata Management
  • Kategorie: Unstructured Data
  • Kategorie: Data Management
  • Kategorie: Real Time Data
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Dashboard Creation
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Dataflow
  • Kategorie: Data Governance
  • Kategorie: Extract, Transform, Load

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: PySpark
  • Kategorie: Data Lakes
  • Kategorie: Apache Kafka
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Tensorflow

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Unterrichtet in Französisch

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  • 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

  • Faire la différence entre un lac de données, un entrepôt de données et un data lakehouse

  • Expliquer le concept de data lakehouse et comment il permet de surmonter les limites des lacs et des entrepôts de données traditionnels

  • Identifier les différentes sources de données que BigQuery peut interroger

  • Reconnaître les possibilités offertes par BigQuery pour créer des modèles d'IA et y accéder

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Cloud Security
Kategorie: Data Storage Technologies
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Data Management
Kategorie: Open Source Technology
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Metadata Management
Kategorie: Data Access
Kategorie: Analytics

Was Sie lernen werden

  • Déterminer si les pipelines de données en batch constituent le choix approprié pour votre cas d'utilisation

  • Concevoir et créer des pipelines de données en batch évolutifs pour l'ingestion et la transformation de volumes importants de données

  • Implémenter des contrôles de qualité des données dans les pipelines en batch pour assurer l'intégrité des données

  • Orchestrer, gérer et surveiller les workflows de pipeline de données en batch, en implémentant la gestion des exceptions et l'observabilité

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Scalability
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Google Cloud Platform

Was Sie lernen werden

  • Ingérer et gérer des flux de données à l'aide de Pub/Sub et de Managed Service pour Apache Kafka

  • Créer et déployer des pipelines de flux de données avec Dataflow

  • Implémenter des solutions de flux de données pour l'analyse en temps réel et la diffusion d'applications avec BigQuery et Bigtable

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Apache Kafka
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Big Data
Kategorie: Cloud-Based Integration
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Analytics

Was Sie lernen werden

  • Faire la différence entre le ML, l'IA et le deep learning.

  • Discuter de l'utilisation des API de ML sur des données non structurées.

  • Exécuter des commandes BigQuery à partir de notebooks.

  • Créer des modèles de ML à l'aide de la syntaxe SQL dans BigQuery.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Model Training
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Transfer Learning

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