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Data Engineering on Google Cloud Platform

Seminar - Cegos Integrata GmbH

Module 1: Introduction to Data Engineering

  • Explore the role of a data engineer.
  • Analyze data engineering challenges.
  • Intro to BigQuery.
  • Data Lakes and Data Warehouses.
  • Demo: Federated Queries with BigQuery.
  • Transactional Databases vs Data Warehouses.
  • Website Demo: Finding PII in your dataset with DLP API.
  • Partner effectively with other data teams.
  • Manage data access and governance.
  • Build production-ready pipelines.
  • Review GCP customer case study.
  • Lab: Analyzing Data with BigQuery.

Module 2: Building a Data Lake

  • Introduction to Data Lakes.
  • Data Storage and ETL options on GCP.
  • Building a Data Lake using Cloud Storage.
  • Optional Demo: Optimizing cost with Google Cloud Storage classes and Cloud Functions.
  • Securing Cloud Storage.
  • Storing All Sorts of Data Types.
  • Video Demo: Running federated queries on Parquet and ORC files in BigQuery.
  • Cloud SQL as a relational Data Lake.
  • Lab: Loading Taxi Data into Cloud SQL.

Module 3: Building a Data Warehouse

The modern data warehouse.

Intro to BigQuery.

Demo: Query TB+ of data in seconds.

Getting Started.

Loading Data.

Video Demo: Querying Cloud SQL from BigQuery.

Lab: Loading Data into BigQuery.

Exploring Schemas.

Demo: Exploring BigQuery Public Datasets wi...

Termin Ort Preis*
17.06.2024- 20.06.2024 Eschborn 3.094,00 €
26.08.2024- 29.08.2024 Hamburg 3.094,00 €
04.11.2024- 07.11.2024 Garching b.München 3.094,00 €
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage

Alle Termine anzeigen

*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

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
Dauer/zeitlicher Ablauf:
4 Tage
Ziele/Bildungsabschluss:

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
Teilnahmevoraussetzungen:

Für maximale Lernerfolge sollten die Teilnehmer folgende Voraussetzungen erfüllen:

  • Abgeschlossener Kurs 'Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning' 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
Seminarkennung:
39014
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