Online cursus – gecertificeerde professionele specialisatie in data engineering, big data en Google Cloud machine learning

Stagecursus data-engineering op het Google Cloud-platform. Begin een carrière in data-engineering en ontgrendel de kracht om bedrijfswaarde te creëren met big data en machine learning.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

Gemiddeld niveau

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Ontwerpen en bouwen van gegevensverwerkingssystemen op Google Cloud Platform
  • Gebruik Cloud Dataproc met Spark en ML API om met niet-geclassificeerde gegevens te werken
  • Een automatisch schalende datapijplijnimplementatie in Cloud Dataflow voor het verwerken van pakket- en streamgegevens
  • Bedrijfsinformatie extraheren uit grote hoeveelheden gegevens met behulp van Google BigQuery
  • Train, evalueer en voorspel machine learning-modellen met TensorFlow en Cloud ML
  • Snelle analyse uitvoeren op basis van stroomgegevens

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Ontwikkelaar van dataverwerkingssystemen
  • data-analist
  • Gegevensingenieur
  • Bigdata-ontwikkelaar
  • Machine learning-expert
  • Projectmanager op het gebied van data
  • Ontwikkelaar van datapijplijnen
  • bedrijfsanalist
  • Ontwikkelt statistische modellen
  • Oplossingsontwikkelaar op Google Cloud Platform

Stage – een cursusreeks van 5 lessen

Deze online cursusreeks is verspreid over 5 weken en is bedoeld voor het leren ontwerpen en bouwen van dataverwerkingssystemen op Google Cloud Platform. Tijdens de cursus leer je over het ontwerpen van dataverwerkingssystemen, het bouwen van een end-to-end datapijplijn, het analyseren van data en het uitvoeren van machine learning.

Vaardigheden worden geleerd

  • Ontwerpen en bouwen van gegevensverwerkingssystemen op Google Cloud Platform
  • Gebruik Cloud Dataproc met Spark en ML API om met niet-geclassificeerde gegevens te werken
  • Een automatisch schalende datapijplijnimplementatie in Cloud Dataflow voor het verwerken van pakket- en streamgegevens
  • Bedrijfsinformatie extraheren uit grote hoeveelheden gegevens met behulp van Google BigQuery
  • Train, evalueer en voorspel machine learning-modellen met TensorFlow en Cloud ML
  • Snelle analyse uitvoeren op basis van stroomgegevens

doelgroep

De cursus is bedoeld voor ontwikkelaars met ervaring in het beheren van big data, waaronder:

  • Het uitvoeren van een zoekfase, het laden, converteren, opschonen en verifiëren van gegevens
  • Ontwerp van pijpleidingen en architecturen voor gegevensverwerking
  • Creatie en onderhoud van machine learning en statistische modellen
  • Query’s uitvoeren op datasets en de resultaten weergeven in een visueel rapport

>> Door je in te schrijven voor deze stage ga je akkoord met de gebruiksvoorwaarden van Qwiklabs, zoals beschreven in de FAQ.

Gebruiksvoorwaarden van Qwiklabs

Een praktisch leerproject

Deze cursus omvat praktische labs. Om u aan te melden heeft u een Google-account nodig (u kunt uw Gmail-account gebruiken) en moet u zich ook aanmelden voor een gratis proefaccount voor Google Cloud Platform. De gratis proefperiode is 12 maanden geldig of totdat u $ 300 aan tegoed gebruikt, afhankelijk van wat zich het eerst voordoet. Hierdoor kan deze cursus binnen 4 weken worden afgerond.

Met deze praktische onderdelen kunt u de vaardigheden die u in de videocursus heeft geleerd, toepassen. Het project omvat onderwerpen zoals Google BigQuery die zijn aangepast en bedoeld voor gebruik in codeworkshops.

Details of the courses that make up the specialization

Grondbeginselen van big data en machine learning in Google Cloud

Cursus 1

9 uur
4,5 (240 beoordelingen)

  • Begrijp de levenscyclus van gegevens in Google Cloud en de belangrijkste producten van de data- en machine learning-gigant van de gigant
  • Ontwerp pijplijnen voor gegevensstromen met behulp van Dataflow en Pub/Sub
  • Voer enorme data-analyses uit met BigQuery
  • Begrijp de verschillende manieren om ML-oplossingen te bouwen in Google Cloud

Moderniseer datapools en datawarehouses met GCP

Cursus 2
8 uur
4.3 (48 beoordelingen)

  • Begrijp de verschillen tussen datapools en datawarehouses
  • Ken de gebruiksscenario’s van alle soorten opslag
  • Begrijp de rol van de data-ingenieur en de voordelen die de efficiënte informatiepijplijnen voor het bedrijf met zich meebrengen
  • Ontdek waarom u data-engineering in een cloudomgeving zou moeten uitvoeren

Bouw gegevenspijplijnen in batches op GCP

Cursus 3
17 uur
4.4 (29 beoordelingen)

  • Test verschillende manieren om gegevens te laden: EL, ELT, ETL
  • Stream Hadoop terwijl Dataproc wordt uitgevoerd
  • Bouw pijplijnen voor gegevensverwerking met behulp van Dataflow
  • Beheer datapijplijnen met Data Fusion en Cloud Composer

Duurzame streaminganalysesystemen bouwen op GCP

Cursus 4
10 uur
4,8 (18 beoordelingen)

  • Interpreteer gebruiksscenario’s voor realtime streaminganalyse
  • Beheer gegevensgebeurtenissen met de asynchrone Pub/Sub-berichtenservice
  • Schrijf streamingpijplijnen met conversies wanneer dat nodig is
  • Verzend gegevens in realtime en voer analyses uit met Dataflow, BigQuery en Pub/Sub

Slimme analyses, machine learning en kunstmatige intelligentie op GCP

Cursus 5
6 uur
4,5 (31 beoordelingen)

  • Begrijp de verschillen tussen ML, AI en deep learning
  • Gebruik de ML API voor ongestructureerde data
  • Exporteer BigQuery-opdrachten uit Notebooks
  • Maak ML-modellen met SQL in BigQuery

vaardigheden die je gaat ontwikkelen

  • Tensorstroom
  • BigQuery
  • Google Cloudplatform
  • cloud computing