Data Engineering on Google Cloud Platform (DEGCP)

Tijdsduur

Data Engineering on Google Cloud Platform (DEGCP)

Fast Lane
Logo van Fast Lane
Opleiderscore: starstarstarstarstar_border 8 Fast Lane heeft een gemiddelde beoordeling van 8 (uit 2 ervaringen)

Tip: meer info over het programma, prijs, en inschrijven? Download de brochure!

Startdata en plaatsen
Er zijn nog geen startdata bekend voor dit product.

Fast Lane biedt haar producten standaard aan in de volgende regio's: Utrecht

Beschrijving

Get hands-on experience with designing and building data processing systems on Google Cloud. This course uses lectures, demos, and hands-on labs to show you how to design data processing systems, b...

Get hands-on experience with designing and building data processing systems on Google Cloud. This course uses lectures, demos, and hands-on labs to show you how to design data processing systems, build end-to-end data pipelines, analyze data, and implement machine learning. This course covers structured, unstructured, and streaming data.

- Design and build data processing systems on Google Cloud.
- Process batch and streaming data by implementing autoscaling data pipelines on Dataflow.
- Derive…

Lees de volledige beschrijving

Veelgestelde vragen

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Nog niet gevonden wat je zocht? Bekijk deze onderwerpen: Google Cloud, Data engineer, Cloud Computing, MCSE Cloud en Kubernetes.

Get hands-on experience with designing and building data processing systems on Google Cloud. This course uses lectures, demos, and hands-on labs to show you how to design data processing systems, b...

Get hands-on experience with designing and building data processing systems on Google Cloud. This course uses lectures, demos, and hands-on labs to show you how to design data processing systems, build end-to-end data pipelines, analyze data, and implement machine learning. This course covers structured, unstructured, and streaming data.

- Design and build data processing systems on Google Cloud.
- Process batch and streaming data by implementing autoscaling data pipelines on Dataflow.
- Derive business insights from extremely large datasets using BigQuery.
- Leverage unstructured data using Spark and ML APIs on Dataproc.
- Enable instant insights from streaming data.
- Understand ML APIs and BigQuery ML, and learn to use AutoML to create powerful models without coding.

This class is intended for developers who are responsible for:



- Extracting, loading, transforming, cleaning, and validating data.
- Designing pipelines and architectures for data processing.
- Integrating analytics and machine learning capabilities into data pipelines.
- Querying datasets, visualizing query results, and creating reports.

Module 01 - Introduction to Data Engineering


Topics:
Explore the role of a data engineer.



- Analyze data engineering challenges
- Introduction to BigQuery
- Data lakes and data warehouses
- Transactional databases versus data warehouses
- Partner effectively with other data teams
- Manage data access and governance
- Build production-ready pipelines
- Review Google Cloud customer case study
Objectives:



- Understand the role of a data engineer
- Discuss benefits of doing data engineeri...

Fast Lane werkt met Nederlandse trainers die didactische vaardigheden combineren met veel practische ervaring.

Blijf op de hoogte van nieuwe ervaringen
Er zijn nog geen ervaringen.
Deel je ervaring
Heb je ervaring met deze cursus? Deel je ervaring en help anderen kiezen. Als dank voor de moeite doneert Springest € 1,- aan Stichting Edukans.

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Vraag nu gratis en vrijblijvend informatie aan:

(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
We slaan je gegevens op, en delen ze met Fast Lane, om je via e-mail en evt. telefoon verder te helpen. Meer info vind je in ons privacybeleid.