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Data Engineering

Advanced 5 Steps Hours 37 Credits

Diese Aufgabe für Fortgeschrittene unterscheidet sich von allen anderen Qwiklabs-Angeboten. Die Labs sind so ausgewählt, dass sie IT-Profis Praxiskenntnisse zu Themen und Diensten vermitteln, die Bestandteil der Zertifizierung \"Google Cloud Certified Professional Data Engineer\" sind. Die Aufgabe selbst besteht aus Labs zu Themen wie Big Query, Dataproc und Tensorflow, bei denen das Wissen zu GCP-Data-Engineering abgefragt wird. Beachten Sie, dass Sie mithilfe der Labs zwar Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten erweitern können, Sie jedoch weitere Vorbereitungsmaßnahmen benötigen. Die Prüfung ist anspruchsvoll und ein externes Studium, Erfahrung bzw. ein Hintergrund in Cloud Data Engineering sind empfehlenswert.

Data Machine Learning Business Transformation

Prerequisites

Diese Quest erfordert Kenntnisse im Umgang mit GCP Dienstleistungen, insbesondere bei großen Datensätzen diejenigen in Bezug auf die Zusammenarbeit. Es wird empfohlen, dass der Schüler hat mindestens ein Abzeichen verdient, indem sie die Hände auf dem Abschluss Labor in der Baseline: Daten, ML und AI und / oder den GCP Essentials-Quests vor Beginn. Zusätzliche Laborerfahrung mit der wissenschaftlichen Datenverarbeitung und der Machine Learning APIs Quests wird nützlich sein.

Quest Outline

Praxisorientiertes Lab

Creating a Data Transformation Pipeline with Cloud Dataprep

Cloud Dataprep by Trifacta is an intelligent data service for visually exploring, cleaning, and preparing structured and unstructured data for analysis. In this lab you will explore the Cloud Dataprep UI to build a data transformation pipeline.

Praxisorientiertes Lab

Pipeline zur Big-Data-Textverarbeitung in Cloud Dataflow ausführen

In diesem Lab verwenden Sie Google Cloud Dataflow, um mit dem Cloud Dataflow SDK ein Maven-Projekt zu erstellen und mithilfe der Google Cloud Platform Console eine verteilte Pipeline zum Zählen von Wörtern auszuführen.

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Praxisorientiertes Lab

IdD-Analysepipeline auf der Google Cloud Platform erstellen

In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie Geräte mithilfe von Cloud IoT Core verbinden und verwalten, den Datenstrom mit Cloud Pub/Sub aufnehmen, die IdD-Daten mit Cloud Dataflow verarbeiten und BigQuery zum Analysieren der IdD-Daten verwenden.

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Praxisorientiertes Lab

Streaming IoT Kafka to Google Cloud Pub/Sub

In this lab you create an instance of Confluent Kafka to communicate with Google Cloud Pub/Sub using source and sink mechanisms.

Praxisorientiertes Lab

ETL-Verarbeitung in der GCP mit Dataflow und BigQuery

In diesem Lab erstellen Sie mehrere Datenpipelines, die Daten aus einem öffentlich verfügbaren Dataset in BigQuery aufnehmen.

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Praxisorientiertes Lab

Besucherkäufe mit einem Klassifizierungsmodell in BQML vorhersagen

In diesem Lab führen Sie mit einem neu verfügbaren E-Commerce-Dataset einige typische Abfragen aus, die Unternehmen Aufschluss über das Kaufverhalten ihrer Kunden geben.

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Praxisorientiertes Lab

Taxikosten mit einem ML-Prognosemodell in BigQuery vorhersagen

In diesem Lab analysieren Sie mehrere Millionen Fahrten mit den typischen gelben New York City Taxi Cabs, die in einem öffentlichen BigQuery-Dataset verfügbar sind. Außerdem erstellen Sie in BigQuery ein ML-Modell, um Fahrtkosten vorherzusagen, und evaluieren dessen Vorhersageleistung.

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Praxisorientiertes Lab

Wohnungspreise mit TensorFlow und Cloud ML Engine vorhersagen

In diesem Lab erstellen Sie mit TensorFlow und Cloud ML Engine eine umfassende Lösung für maschinelles Lernen (ML) und nutzen die Cloud für verteiltes Training und Onlinevorhersage.

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