SEMINAR
SV-1600
Google Data and Machine Learning
4 Tage
Standorte
Termine
Data Engineering on Google Cloud Platform
Kein Badge verfügbar.
Ihr Seminar buchen
Seminarinhalte
Ziele
Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen:
Datenverarbeitungssysteme auf der Google Cloud Platform entwickeln
Batch- und Streamingdaten durch die Implementierung von Autoscaling-Datenpipelines auf Cloud Dataflow verarbeiten
Mit Google BigQuery Geschäftsinformationen aus extrem großen Datasets ableiten
Modelle des maschinellen Lernens mit TensorFlow und Cloud ML trainieren, auswerten und mit ihnen Vorhersagen treffen
Unstrukturierte Daten mit Spark und ML-APIs auf Cloud Dataproc nutzen
Sofortige Informationsgewinnung aus Streamingdaten ermöglichen
Inhalte
- Module 1: Introduction to Data Engineering
- Module 2: Building a Data Lake
- Module 3: Building a Data Warehouse
- Module 4: Introduction to Building Batch Data Pipelines,
- Module 5: Executing Spark on Cloud Dataproc
- Module 6: Serverless Data Processing with Cloud Dataflow
- Module 7: Manage Data Pipelines with Cloud Data Fusion and Cloud Composer
- Module 8: Introduction to Processing Streaming Data
- Module 9: Serverless Messaging with Cloud Pub/Sub
- Module 10: Cloud Dataflow Streaming Features
- Module 11: High-Throughput BigQuery and Bigtable Streaming Features
- Module 12: Advanced BigQuery Functionality and Performance
- Module 13: Introduction to Analytics and AI
- Module 14: Prebuilt ML model APIs for Unstructured Data
- Module 15: Big Data Analytics with Cloud AI Platform Notebooks
- Module 16: Production ML Pipelines with Kubeflow
- Module 17: Custom Model building with SQL in BigQuery ML
- Module 18: Custom Model building with Cloud AutoML
Badge
Kein Badge verfügbar.
Vorkenntnisse
Für maximale Lernerfolge sollten die Teilnehmer folgende Voraussetzungen erfüllen:
Abgeschlossener Kurs Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning (GCF-BDM) oder gleichwertige Kenntnisse
Grundkenntnisse in gängigen Abfragesprachen wie SQL
Kenntnisse in Datenmodellierung, Extraktion, Transformation und Ladeaktivitäten
Kenntnisse im Entwickeln von Anwendungen mit einer gängigen Programmiersprache wie Python
Vertrautheit mit maschinellem Lernen und/oder Statistik
Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an erfahrene Entwickler, die für die Verwaltung von Big-Data-Transformationen verantwortlich sind, zum Beispiel:
Daten extrahieren, laden, transformieren, bereinigen und validieren
Pipelines und Architekturen für die Datenverarbeitung entwerfen
Modelle für maschinelles Lernen und Statistik erstellen und warten
Datasets abfragen, Abfrageergebnisse visualisieren und Berichte erstellen
Methoden
KONTAKT
Martin Heubeck
Sales Gruppenseminare und Inhouse
Mo – Fr 8:00 – 17:00 Uhr
E-Mail senden
+49 891 22216949
+49 800 3060303
JETZT UNVERBINDLICHEN BERATUNGSTERMIN BUCHEN
„Im Beratungsprozess lege ich besonderen Wert darauf, die besonderen Bedürfnisse und Ziele Ihres Unternehmens genau zu verstehen. Gemeinsam mit Ihnen entwickle ich passgenaue Lösungen, die sowohl fachliche Anforderungen erfüllen als auch die persönliche Weiterentwicklung der Mitarbeitenden fördern – immer praxisnah und auf Augenhöhe.“
Seien Sie nicht nur am Ergebnis orientiert. Sondern auch am Erlebnis.
