Çevrimiçi kurs – Google Cloud sunucusuz veri işleme konusunda sertifikalı profesyonel uzmanlık

Kolayca ve verimli bir şekilde ölçeklenebilir büyük veri uygulamaları oluşturma.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Çevrimiçi kurs - Google Cloud sunucusuz veri işleme konusunda sertifikalı profesyonel uzmanlık

Professional Certificate

başlangıç Orta seviye ilerleyen dahil olmuş

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • yaklaşım hatası
  • grafik
  • gerileme
  • nedensellik
  • veri modeli
  • Çıkarma, Dönüştürme ve Yükleme (ETL)
  • Analitik
  • İstatistik (Bilgisayar Bilimi)

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Veri Mühendisi
  • Büyük Veri Analisti
  • Bulut Veri Mimarı
  • Veri Boru Hattı Geliştiricisi
  • Veri Operasyon Uzmanı
  • Veri Bilimcisi
  • İş Zekası Geliştiricisi
  • Veri İşleme Mühendisi

Staj – üç bölümlük bir kurs serisi

Veri merkezli bir işletmenin artan taleplerini karşılayabilecek bir dizi teknolojiyi sürdürmek giderek zorlaşıyor. Her Büyük Veri uzmanı Büyük Verinin üç V’sini bilir: Hacim, hız ve çeşitlilik. Peki ya büyük hacimlere uygun ve bu gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlanmış bir teknoloji olsaydı?

Google Cloud Dataflow’un devreye girdiği yer burasıdır. Google Cloud Dataflow, toplu işlem ve akış işlemeyi birleştirerek veri işlemeyi basitleştirir ve kullanıcıların altyapı yerine analize odaklanmasına olanak tanıyan sunucusuz bir iş deneyimi sunar. Bu staj, Dataflow anlayışlarını derinleştirmek ve veri işleme uygulamalarını geliştirmek isteyen müşteriler ve iş ortakları içindir.

Stajın bir parçası olarak üç ders vardır:

  • Apache Beam ve Dataflow’un satıcı bağımlılığı riskine girmeden veri işleme ihtiyaçlarınızı karşılamak için birlikte nasıl çalıştığını inceleyen Foundations
  • İş mantığımızı Dataflow üzerinde çalıştırılabilecek veri işleme uygulamalarına nasıl dönüştürebileceğimizi konu alan Pipelines Geliştirme
  • İzleme, sorun giderme, test etme ve güvenilirlik dahil olmak üzere Dataflow’da bir veri uygulamasını çalıştırmaya yönelik en önemli sınıfları araştıran Operasyonlar .

Uygulamalı öğrenme projesi:

Bu staj, Qwiklabs platformunu kullanan pratik laboratuvarları içerir. Laboratuvarlar dersin modüllerinde tartışılan kavramlara dayanmaktadır. Mümkün olduğunda laboratuvarların Java ve Python dil sürümlerini sağlıyoruz. Kod eklenmesi/güncellenmesi gereken laboratuvarlar için incelemeniz için önerilen bir çözüm sunuyoruz.

Details of the courses that make up the specialization

Dataflow ile Sunucusuz Veri İşleme: Brezilya Portekizcesi Kursunun Temelleri

  • Kurs 1 • 3 saat

Kurs detayları

ne öğreneceksin

  • Kuruluşunuzun veri işleme ihtiyaçlarını karşılamak için Apache Beam ve Cloud Dataflow’un birlikte nasıl çalıştığını gösterin
  • Beam Portability Framework’ün avantajlarını özetlemek ve onu Dataflow ardışık düzenlerinizde kullanmanıza olanak sağlamak
  • Toplu işlem ve akış ardışık düzenleri için maksimum performans sağlayacak şekilde Karıştırma ve Akış Motorunu etkinleştirin
  • Daha kârlı performanslar için kaynakların esnek planlanmasını sağlamak

Dataflow ile Sunucusuz Veri İşleme: Brezilya Portekizcesinde Kurs İşlemleri

  • Kurs 2 • 9 saat

Kurs detayları

ne öğreneceksin

  • Dataflow işlem hatlarında izleme, sorun giderme, test ve CI/CD gerçekleştirin
  • Veri işleme platformunun kararlılığını en üst düzeye çıkarmak için güvenilirliğe önem vererek Dataflow işlem hatlarını uygulayın

kazanacağınız beceriler

  • Kategori: Yaklaşım hatası
  • Kategori: Grafikler
  • Kategori: Regresyon
  • Kategori: nedensellik

Dataflow ile Sunucusuz Veri İşleme: Brezilya Portekizcesi Kursunda İşlem Hatları Geliştirme

  • Kurs 3 • 18 saat

Kurs detayları

ne öğreneceksin

  • Dataflow ile ilgili kurs serimizin ikinci bölümünde Beam SDK’yı kullanarak işlem hatlarının geliştirilmesini ele alacağız. Apache Beam’deki temel fikirlere genel bir bakışla başlayacağız.
  • Daha sonra, pencereleri, filigranları ve sürücüleri kullanarak akış verilerinin işlenmesini tartışacağız.
  • İşlem hatlarınızdaki kaynaklara ve hedeflere ilişkin seçenekleri, yapılandırılmış verilerinizi ifade etmeye yönelik şemaları ve Durum ve Zamanlayıcı API’lerini kullanarak durum bilgisi olan dönüşümlerin nasıl gerçekleştirileceğini ele almaya devam edeceğiz.
  • İşlem hattınızın performansını en üst düzeye çıkarmanıza yardımcı olacak en iyi uygulamaları incelemeye devam edeceğiz.
  • Kursun sonuna doğru, Beam’de iş mantığınızı temsil etmek için SQL ve Dataframe’leri ve Beam not defterlerini yinelemeli bir şekilde kullanarak ardışık düzenlerin nasıl geliştirileceğini sunacağız.

kazanacağınız beceriler

  • Kategori: Veri Modeli
  • Kategori: Üretim, Dönüşüm ve Yükleme (ETL)
  • Kategori: Analitik
  • Kategori: Durum (Bilgisayar Bilimi)

İlgili ürünler