Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная специализация в области разработки облачных данных Google Cloud.

Повысьте свою карьеру в области разработки данных и предложите свои возможности для успешного профессионального будущего.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная специализация в области разработки облачных данных Google Cloud.

Professional Certificate

Средний уровень

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Проектирование, сборка и эксплуатация систем обработки данных
  • Запуск моделей машинного обучения
  • Принятие решений на основе данных путем сбора, преобразования и публикации данных
  • Практический опыт посредством практических проектов в Qwiklabs
  • Подготовка к сертификационному экзамену Google Cloud Professional Data Engineer

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Инженер данных
  • аналитик данных
  • Разработчик систем обработки данных
  • Эксперт по машинному обучению
  • Менеджер проектов в области данных
  • Аналитик информационных систем
  • Разработчик приложений для обработки данных
  • эксперт по Google Cloud

Стажировка — серия курсов из 6 частей.

Эта программа дает вам навыки, необходимые для продвижения вашей карьеры в области разработки данных, и предлагает вам путь к признанной в отрасли сертификации Google Cloud Professional Data Engineer.

Благодаря сочетанию презентаций, демонстраций и лабораторных работ вы сможете принимать решения на основе данных, собирая, преобразовывая и публикуя данные. Вы также получите практический опыт благодаря практическим проектам в Qwiklabs, которыми сможете поделиться с потенциальными работодателями.

Ключевые навыки

  • Проектирование, сборка и эксплуатация систем обработки данных
  • Запуск моделей машинного обучения

Эта программа также предоставляет примеры вопросов, аналогичные тем, которые используются в тесте, а также решения и тесты, имитирующие экзаменационный опыт.

После успешного завершения программы вы получите сертификат об окончании, которым сможете поделиться в своей профессиональной сети с потенциальными работодателями. Если вы хотите получить сертификат Google Cloud, вам необходимо зарегистрироваться и пройти сертификационный тест.

Обратите внимание, что данная программа позволяет приобрести необходимые навыки для сдачи сертификационного экзамена, однако сертификация и сертификационный сбор не включены в стоимость программы обучения.

Практический учебный проект

Этот профессиональный сертификат включает в себя практические занятия на нашей платформе Qwiklabs. Эти практические элементы позволят вам применить навыки, полученные на видеоуроках.

Проекты будут включать такие темы, как Google BigQuery, используемые и определенные в Qwiklabs. Кроме того, вы получите практический опыт работы с концепциями, объясненными во всех модулях.

Details of the courses that make up the specialization

Курсы Google Cloud

Курс 1. Основы работы с большими облачными данными и машинного обучения в Google Cloud.

Продолжительность: 8 часов
Рейтинг: 4,7 (698 оценок)

  • Определите жизненный цикл данных для искусственного интеллекта в Google Cloud и основные продукты в области больших данных и машинного обучения.
  • Проектируйте конвейеры потоков с помощью Dataflow и Pub/Sub.
  • Анализируйте огромные данные в любом масштабе с помощью BigQuery.
  • Определить различные варианты создания решений машинного обучения в Google Cloud.

Курс 2. Обновление пулов и хранилищ данных с помощью GCP

Продолжительность: 8 часов
Рейтинг: 4.8 (93 оценки)

  • Различают пулы данных и хранилища данных.
  • Изучите варианты использования каждого типа хранилища и решения, доступные в Google Cloud.
  • Проанализируйте роль инженера данных и преимущества успешных конвейеров данных для бизнес-операций.
  • Узнайте, почему инжиниринг данных следует выполнять в облачной среде.

Курс 3: Создание конвейеров пакетных данных на GCP

Продолжительность: 17 часов
Рейтинг: 4.6 (44 оценки)

  • Ознакомьтесь с различными методами загрузки данных: EL, ELT и ETL, а также когда использовать каждый из них.
  • Запускайте Hadoop на Dataproc, используйте облачное хранилище и улучшайте задания Dataproc.
  • Создайте конвейеры обработки данных с помощью Dataflow.
  • Управляйте конвейерами данных с помощью Data Fusion и Cloud Composer.

Курс 4. Создание надежных систем потоковой аналитики на GCP

Продолжительность: 10 часов
Рейтинг: 4.8 (35 оценок)

  • Интерпретация вариантов использования для анализа потоков в реальном времени.
  • Управляйте событиями данных с помощью службы асинхронного обмена сообщениями Pub/Sub.
  • Напишите потоковые каналы и при необходимости выполните преобразования.
  • Объедините Dataflow, BigQuery и Pub/Sub для потоковой передачи и анализа в реальном времени.

Курс 5: Интеллектуальная аналитика, машинное обучение и искусственный интеллект на GCP

Продолжительность: 6 часов
Рейтинг: 4.8 (41 оценка)

  • Различают искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение.
  • Анализируйте использование API искусственного интеллекта для неструктурированных данных.
  • Запускайте команды BigQuery из блокнотов.
  • Создавайте модели искусственного интеллекта с помощью синтаксиса SQL в BigQuery.

Курс 6: Подготовка к тесту профессионального инженера по данным Google Cloud

Продолжительность: 6 часов

Похожие