在线课程 – Google Cloud 数据工程、大数据和机器学习专业认证

Google Cloud 平台上数据工程的专业课程。开始数据工程领域的职业生涯,释放利用大数据和机器学习创造商业价值的能力。

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

中档

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • 在 Google Cloud Platform 上设计和构建数据处理系统
  • 将 Dataproc 与 Spark 和 ML API 结合使用,以处理未分类的数据
  • 在 Cloud Dataflow 中实现自动扩缩数据流水线,以处理数据包和流数据
  • 使用 Google BigQuery 从大量数据中生成业务信息
  • 使用 TensorFlow 和 Cloud ML 训练、评估和预测机器学习模型
  • 根据流量数据执行快速分析

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 数据处理系统开发人员
  • 数据分析师
  • 数据工程师
  • 大数据开发人员
  • 机器学习专家 (Machine Learning Specialist)
  • 数据项目经理
  • Data Pipeline 键
  • 业务分析师
  • 开发统计模型
  • Google Cloud Platform 上的开发人员解决方案

专业化 – 5 门课程系列

该在线课程系列为期 5 周,旨在学习 Google Cloud Platform 上数据处理系统的设计和构建。在本课程中,您将学习如何设计数据处理系统、构建端到端数据管道、分析数据和执行机器学习。

学到的技能

  • 在 Google Cloud Platform 上设计和构建数据处理系统
  • 将 Dataproc 与 Spark 和 ML API 结合使用,以处理未分类的数据
  • 在 Cloud Dataflow 中实现自动扩缩数据流水线,以处理数据包和流数据
  • 使用 Google BigQuery 从大量数据中生成业务信息
  • 使用 TensorFlow 和 Cloud ML 训练、评估和预测机器学习模型
  • 根据流量数据执行快速分析

目标受众

该课程专为具有大数据管理经验的开发人员而设计,包括:

  • 执行数据搜索、加载、转换、清理和验证步骤
  • 数据处理的管道和架构设计
  • 创建和维护机器学习和统计模型
  • 对数据集执行查询并在可视化报告中显示结果

>>参加此实习活动即表示同意常见问题解答中规定的 Qwiklabs 使用条款。

Qwiklabs 使用条款

实践学习项目

本课程包括实践实验。要注册,您需要一个 Google 帐户(您可以使用您的 Gmail 帐户),并且您还需要在 Google Cloud Platform 上注册一个免费试用帐户。免费试用的有效期为 12 个月,或者直到您用完 300 USD 的积分,以先到者为准。因此,本课程可以在 4 周内完成。

这些实用元素使您能够应用在视频课程中学到的技能。该项目包括 Google BigQuery 等主题,这些主题经过修改,旨在用于代码研讨会。

Details of the courses that make up the specialization

Google Cloud 中的大数据和机器学习基础知识

课程 1

9 小时
4.5 (240 评价)

  • 了解 Google Cloud 中的数据生命周期以及大数据和机器学习中的关键产品
  • 使用 Dataflow 和 Pub/Sub 设计数据流管道
  • 使用 BigQuery 执行大数据分析
  • 了解在 Google Cloud 中构建机器学习解决方案的不同方法

使用 GCP 实现数据仓库和数据仓库的现代化

课程 2
8 小时
4.3 (48 评价)

  • 了解数据仓库和数据仓库之间的区别
  • 了解所有类型存储的使用案例
  • 了解数据工程师的角色以及高效的信息管道为业务带来的好处
  • 了解为什么您应该在云环境中设计数据

在 GCP 上批量构建数据管道

课程 3
17 小时
4.4 (29 评价)

  • 检查加载数据的不同方式:EL、ELT、ETL
  • 在运行 Dataproc 时广播 Hadoop
  • 使用 Dataflow 构建数据处理管道
  • 使用 Data Fusion 和 Cloud Composer 管理数据流水线

构建强大的 GCP 流分析系统

课程 4
10 小时
4.8 (18 评价)

  • 解读实时流分析使用案例
  • 使用 PUB/Sub 异步消息收发服务管理数据事件
  • 在需要时编写包含转换的流式处理管道
  • 使用 Dataflow、BigQuery 和 Pub/Sub 传输实时数据并执行分析

GCP 上的智能分析、机器学习和人工智能

课程 5
6 小时
4.5 (31 评价)

  • 了解 ML、AI 和深度学习之间的区别
  • 将 ML API 用于非结构化数据
  • 从 Notebook 中提取 BigQuery 命令
  • 在 BigQuery 中使用 SQL 创建机器学习模型

您将培养的技能

  • Tensorflow
  • 比格奎里
  • Google Cloud 平台
  • 云计算