Preparing for your Professional Data Engineer Journey
Earned Aug 31, 2022 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Aug 29, 2022 EDT
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten
Earned Aug 18, 2022 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Aug 13, 2022 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Aug 12, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Aug 8, 2022 EDT
This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Bereinigen von Daten mit Dataprep von Trifacta, Ausführen von Datenpipelines in Dataflow, Erstellen von Clustern und Ausführen von Apache Spark-Jobs in Dataproc sowie Aufrufen von ML-APIs, einschließlich der Cloud Natural Language API, Cloud Speech-to-Text API und Video Intelligence API.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Erstellen von Pipelines für die Datentransformation nach BigQuery mithilfe von Dataprep von Trifacta; Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) von Workflows mit Cloud Storage, Dataflow und BigQuery; und Erstellen von Machine-Learning-Modellen mithilfe von BigQuery ML.
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While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: virtuelle Maschinen in der Compute Engine erstellen und bereitstellen und Netzwerk- und Application Load Balancer konfigurieren.
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This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
Preparing for your Professional Data Engineer Journey
Earned Aug 31, 2022 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Aug 29, 2022 EDT
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten
Earned Aug 18, 2022 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Aug 13, 2022 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Aug 12, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Aug 8, 2022 EDT