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Data Engineering

Advanced 10 Labs 7h 6m 49 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

Objectives

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.

Quest Outline

Praxisorientiertes Lab

Wetterdaten in BigQuery

In diesem Lab analysieren Sie Wetterbeobachtungen mit BigQuery und verwenden Wetterdaten in Verbindung mit anderen Datasets. Das Lab ist Teil einer Reihe zur Verarbeitung wissenschaftlicher Daten.

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Praxisorientiertes Lab

Geburtsratendaten mit Datalab und BigQuery analysieren

In diesem Lab analysieren Sie mithilfe von Google BigQuery und Cloud Datalab ein großes Geburtenraten-Dataset mit 137 Millionen Zeilen. Dieses Lab ist Teil einer Lab-Reihe zur Verarbeitung wissenschaftlicher Daten.

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Praxisorientiertes Lab

Mit TensorFlow in Cloud ML Engine das Gewicht eines Säuglings vorhersagen

In diesem Lab trainieren, evaluieren und implementieren Sie ein ML-Modell, mit dem Sie Vorhersagen über das Gewicht eines Säuglings treffen können. Anschließend senden Sie Requests an das Modell, um Onlinevorhersagen zu erstellen. Dieses Lab ist Teil einer Reihe zur Verarbeitung wissenschaftlicher Daten.

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Praxisorientiertes Lab

Bigtable: Qwik Start – Hbase-Shell

In diesem praxisorientierten Lab erfahren Sie, wie Sie mit der HBase-Shell eine Verbindung zu einer Cloud Bigtable-Instanz herstellen.

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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

Dataproc: Qwik Start - Console

This lab shows you how to create a Google Cloud Dataproc cluster, run a simple Apache Spark job in the cluster, then modify the number of workers in the cluster, all from the gcloud Command Line. Watch these short videos, Dataproc: Qwik Start - Qwiklabs Preview and Run Spark and Hadoop Faster with Cloud Dataproc.

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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 erfassen, die IdD-Daten mit Cloud Dataflow verarbeiten und BigQuery zum Analysieren der IdD-Daten verwenden.

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Praxisorientiertes Lab

Mit Google Cloud Dataprep arbeiten

Cloud Dataprep ist das Self-Service-Tool von Google zur Datenvorbereitung. In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie mit Cloud Dataprep im Rahmen eines fiktiven Anwendungsfalls mit Kundeninformationen und bisherigen Käufen mehrere Datasets bereinigen und anreichern.

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Praxisorientiertes Lab

Textklassifizierung mit der Natural Language API

In diesem Lab lernen Sie, wie Sie Text mithilfe der Natural Language API klassifizieren, d. h. Kategorien zuordnen.

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Praxisorientiertes Lab

Predict Visitor Purchases with a Classification Model in BQML

In this lab you will use a newly available ecommerce dataset to run some typical queries that businesses would want to know about their customers’ purchasing habits.

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Praxisorientiertes Lab

Predict Taxi Fare with a BigQuery ML Forecasting Model

In this lab you will explore millions of New York City yellow taxi cab trips available in a BigQuery Public Dataset, create a ML model inside of BigQuery to predict the fare, and evaluate the performance of your model to make predictions.

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