在线课程 – Google Cloud 数据工程认证专业

提升您在数据工程领域的职业生涯，并为您提供成功职业未来的机会。

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在线课程 - Google Cloud 数据工程认证专业

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

  • 数据处理系统的设计、组装和操作
  • 运行机器学习模型
  • 通过收集、转换和发布数据来做出数据驱动的决策
  • 通过 Qwiklabs 的实践项目获得实践经验
  • 准备 Google Cloud 专业数据工程师认证考试

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 数据工程师
  • 数据分析师
  • 数据系统开发人员
  • 机器学习专家 （Machine Learning Specialist）
  • 数据项目经理
  • 信息系统分析师
  • 数据应用开发人员
  • Google Cloud 专家

专业化 – 6 部分课程系列

该计划为您提供推进数据工程职业生涯所需的技能，并为您提供获得业内公认的 Google Cloud 数据专业数据工程师认证的途径。

通过演示、演示和实验室的组合，您可以通过收集、转换和发布数据来做出数据驱动的决策。您还将通过 Qwiklabs 上的实践项目获得实践经验，并与潜在雇主分享这些实践经验。

关键资格

  • 数据处理系统的设计、组装和操作
  • 运行机器学习模型

该程序还提供与测试类似的示例问题，以及模拟测试体验的解决方案和问卷。

成功完成该计划后，您将收到一份结业证书，您可以在您的专业网络中与潜在雇主分享该证书。如果您想获得 Google Cloud 认证，您必须注册并通过认证考试。

请注意，该计划允许您获得参加认证考试所需的技能，但认证和认证费用不包括在培训计划的费用中。

实践学习项目

该专业证书包括我们 Qwiklabs 平台上的动手实验。这些实践元素将使您能够应用在通过视频进行的课程中获得的技能。

这些项目将包括 Google BigQuery 等主题，这些主题在 Qwiklabs 中使用和定义。此外，您还将获得所有模块中解释的概念的实践经验。

Details of the courses that make up the specialization

Google Cloud 课程

课程 1：Google Cloud 中的大数据和机器学习基础知识

行程时间： 8 小时
评分： 4.7 （698 ratings）

  • 确定 Google Cloud 中 AI 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 设计流程管道。
  • 使用 BigQuery 大规模分析大数据。
  • 确定在 Google Cloud 中创建机器学习解决方案的不同选项。

课程 2：使用 GCP 补充数据仓库和数据仓库

行程时间： 8 小时
评分： 4.8 （93 条评价）

  • 区分 Data Vaults 和 Data Warehouse。
  • 探索每种存储类型的用例以及 Google Cloud 中提供的解决方案。
  • 分析数据工程师的角色以及成功的数据管道对业务运营的好处。
  • 检查为什么应该在云环境中进行数据工程。

课程 3：在 GCP 上批量构建数据管道

持续时间： 17 小时
评分： 4.6 （44 篇评价）

  • 了解上传数据的不同方法：EL、ELT 和 ETL，以及何时使用每种方法。
  • 在 Dataproc 上运行 Hadoop，使用 Cloud Storage，并改进 Dataproc 作业。
  • 使用 Dataflow 构建您的数据处理管道。
  • 使用 Data Fusion 和 Cloud Composer 管理数据管道。

课程 4：构建 GCP 弹性流体分析系统

行程时间： 10 小时
评分： 4.8 （35 评分）

  • 解释实时流分析的使用案例。
  • 使用异步 Pub/Sub 消息收发服务管理数据事件。
  • 根据需要编写流管并进行转换。
  • 统一 Dataflow、BigQuery 和 Pub/Sub 以实现实时流和分析。

课程 5：GCP 上的智能分析、机器学习和人工智能

所需时间： 6 小时
评分： 4.8 （41 reviews）

  • 区分人工智能、机器学习和深度学习。
  • 分析 AI API 对非结构化数据的使用情况。
  • 从 Notebook 运行 BigQuery 命令。
  • 在 BigQuery 中使用 SQL 语法创建 AI 模型。

课程 6：准备 Google Cloud 专业数据工程师考试

所需时间： 6 小时

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