Google Cloud Data Engineering

Seminarinhalte

Was lernen Sie in unserem Training Google Cloud Data Engineering?

  • Vorbereitung: Machen Sie sich zunächst mit den Grundlagen der Google Cloud Platform (GCP) und den Konzepten der Datentechnik vertraut. Dazu gehört das Verständnis von GCP-Diensten, Datenspeicherung und -verarbeitung.
  • Online-Ressourcen: Nutzen Sie Online-Ressourcen wie Dokumentationen, Tutorials und Blogs, um mehr über die Data Engineering-Tools von Google Cloud wie BigQuery, Dataflow und Dataprep zu erfahren.
  • Kurse: Nehmen Sie an den offiziellen Schulungskursen und Zertifizierungsprogrammen von Google Cloud teil. Diese Kurse bieten strukturierte Lernpfade und praktische Übungen, um praktische Erfahrungen zu sammeln.
  • Praxis: Entwickeln Sie praktische Fähigkeiten durch die Arbeit an realen Projekten. Erstellen Sie Datenpipelines, arbeiten Sie mit Data Warehouses und wenden Sie ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) mit GCP-Services an.
  • Gemeinschaft: Tauschen Sie sich mit der Google Cloud-Community in Foren, Diskussionsforen und Social Media-Gruppen aus. So können Sie sich über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden halten und Wissen mit anderen austauschen.
  • Zertifizierung: Ziehen Sie in Erwägung, eine Google Cloud-Zertifizierung für Data Engineering zu erwerben. Google bietet verschiedene Zertifizierungsprüfungen an, mit denen Sie Ihr Fachwissen über die Verwendung von GCP für datenbezogene Aufgaben nachweisen können.
  • Dokumentation: Lesen Sie die offizielle Dokumentation von Google Cloud für Data Engineering-Tools gründlich durch. Dies wird Ihnen helfen, bewährte Verfahren zu verstehen und Ihre Arbeitsabläufe zu optimieren.
  • Vernetzen Sie sich: Nehmen Sie an Konferenzen, Webinaren und Meetings zum Thema Data Engineering in Google Cloud teil. Dies kann wertvolle Einblicke und Networking-Möglichkeiten bieten.
  • Kontinuierliches Lernen: Bleiben Sie auf dem Laufenden über den sich schnell entwickelnden Bereich des Data Engineering und die Aktualisierungen von Google Cloud. Verfeinern Sie kontinuierlich Ihre Fähigkeiten und passen Sie sich den Veränderungen in der Branche an.
  • Praxiserfahrung: Wenden Sie Ihr Wissen auf reale Projekte an, entweder in einem professionellen Umfeld oder in Eigeninitiative. Praktische Erfahrung ist für die Beherrschung von Data Engineering in Google Cloud unerlässlich.

Diese Liste ist nicht vollständig und es gibt noch viele weitere Themen, die in einem Seminar für Google Cloud Data Engineering behandelt werden können, abhängig von den spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen der Teilnehmer.

Inhalte im Detail Google Cloud Data Engineering

Inhalte im Detail für das Training Google Cloud Data Engineering

Google Cloud Dataproc - Cluster erstellen und verwalten - Benutzerdefinierte Maschinentypen und präemptive Worker-Knoten - Cluster skalieren und lösche

Dataproc-Jobs - Pig- und Hive-Jobs ausführen - Trennung von Speicherung und Rechenleistung - Hadoop- und Spark-Jobs mit Dataproc ausführen - Jobs senden und überwachen

Dataproc in die Google Cloud Plattform integrieren - Cluster mit Initialisierungsaktionen anpassen - BigQuery-Support - Dienste der Google Cloud Plattform nutzen

Machine Learning APIs und unstrukturierte Daten - Google-APIs für maschinelles Lernen - Gängige ML-Anwendungsfälle - ML-APIs - Funktionen des maschinellen Lernens für die Analyse von Big Data

Serverlose Datenanalyse mit BigQuery - Übersicht zu BigQuery - Abfragen und Funktionen - Daten in BigQuery laden - Daten aus BigQuery exportieren - Verschachtelte und wiederkehrende Felder - Mehrere Tabellen abfragen - Komplexe Abfragen - Leistung und Preise

Serverlose, automatisch skalierte Datenpipelines mit Dataflow - Beam-Programmiermodell - Datenpipelines in Beam Python - Datenpipelines in Beam Java - Skalierbare Big Data-Verarbeitung mit Beam - MapReduce in Dataflow - Zusätzliche Daten hinzufügen - Nebeneingaben - Stream-Daten - GCP-Referenzarchitektur

Übersicht über das maschinelle Lernen (ML) - Effektives ML: Konzepte, Typen - ML-Datasets: Generalisierung - ML-Datasets untersuchen und erstellen

ML-Modelle erstellen - Erste Schritte mit TensorFlow - tf.learn verwenden TensorFlow-Grafiken und Schleifen - Low-Level-TensorFlow - vorzeitiges Stoppen - Monitoring des ML-Trainings - Diagramme und Grafiken des TensorFlow-Trainings

ML-Modelle mit CloudML skalieren - Ein TensorFlow-Modell zusammenstellen - End-to-End-Training - ML-Modell lokal und in der Cloud ausführen

Feature Engineering - Funktionen erstellen - Eingaben transformieren - Synthetische Funktionen - Vorverarbeitung mit Cloud ML

Architektur von Streaminganalyse-Pipelines - Stream-Datenverarbeitung - Variable Datenmengen verarbeitenUngeordnete/späte Daten bearbeiten - Streaming-Pipeline entwerfen

Variable Datenvolumen aufnehmen - Cloud Pub/Sub - Themen und Abonnements Simulator

Streaming-Pipelines implementieren - Herausforderungen der Stream-Verarbeitung - Späte Daten bearbeiten - Wasserzeichen - Trigger - Akkumulation

Streaminganalysen und Dashboards - von Daten zu Entscheidungen - Streaming-Daten mit BigQuery abfragen - Google Data Studio - Echtzeit-Dashboard zur Visualisierung verarbeiteter Daten erstellen

Hoher Durchsatz und niedrige Latenz mit Bigtable - Cloud Spanner - Bigtable-Schema - In Bigtable aufnehmen - Streaming in Bigtable

Geschulte Softwareversion

Grundsätzlich wird immer die letzte vom Hersteller freigegebene Version geschult.

https://cloud.google.com/learn/certification/data-engineer

Zielgruppe

An wen richtet sich das Seminar?

Die Google Cloud Data Engineering-Schulung ist für eine Vielzahl von Personen und Funktionen geeignet, darunter:

Dateningenieure: Dateningenieure, die mit Datenpipelines, ETL-Prozessen und Data Warehousing arbeiten, können von der Google Cloud Data Engineering-Schulung sehr profitieren. Es hilft ihnen, ihre Fähigkeiten zu optimieren und die Daten-Tools von Google Cloud effektiv zu nutzen.

Datenanalysten: Datenanalysten, die mit großen Datensätzen arbeiten, komplexe Abfragen durchführen und Erkenntnisse aus Daten gewinnen möchten, können ihre Fähigkeiten durch das Erlernen der Data Engineering-Lösungen von Google Cloud verbessern.

Datenbank-Administratoren: Datenbankadministratoren, die für die Verwaltung von Datenspeicherung, Sicherheit und Leistung zuständig sind, können in dieser Schulung lernen, wie sie die Datenbank- und Data-Warehousing-Services von GCP nutzen können.

Business-Analysten: Business-Analysten, die Daten nutzen möchten, um fundierte Entscheidungen zu treffen, können von der Google Cloud Data Engineering-Schulung profitieren, um die Leistungsfähigkeit von Daten in GCP zu nutzen.

Datenwissenschaftler: Datenwissenschaftler müssen häufig Daten in großem Umfang verarbeiten und analysieren. Das Erlernen von Google Cloud Data Engineering kann ihre vorhandenen Fähigkeiten ergänzen, insbesondere bei der Arbeit an Cloud-basierten Data-Science-Projekten.

IT-Fachleute: IT-Fachleute, die für die Verwaltung von Cloud-Infrastrukturen und -Services verantwortlich sind, können ihr Wissen erweitern, indem sie verstehen, wie Data Engineering im Google Cloud-Ökosystem funktioniert.

Software-Entwickler: Entwickler, die Anwendungen erstellen, die mit Daten interagieren und diese nutzen, können diese Schulung nutzen, um Data Engineering-Lösungen in ihre Softwareprojekte zu integrieren.

Manager und Entscheidungsträger: Manager und Entscheidungsträger, die datenbezogene Projekte beaufsichtigen, können von dieser Schulung profitieren, um die Funktionen und potenziellen Vorteile von Google Cloud Data Engineering-Lösungen zu verstehen.

Angehende Datenexperten: Personen, die eine Karriere in den Bereichen Daten-Engineering, Datenanalyse oder verwandten Bereichen anstreben, können mit dieser Schulung beginnen, um eine solide Grundlage zu schaffen.

Jeder, der sich für Cloud-Daten interessiert: Jeder, der ein allgemeines Interesse an der Arbeit mit Daten in einer Cloud-Umgebung hat, kann an dieser Schulung teilnehmen, um einen Einblick in die Funktionen und Möglichkeiten von Google Cloud zu erhalten.

Voraussetzungen für den Kurs

Was sind die Voraussetzungen für den Kurs Google Cloud Data Engineering?

Allgemeine Voraussetzungen, die Teilnehmer erfüllen sollten, um von einem solchen Seminar optimal zu profitieren:

Grundlegendes Verständnis von Datenkonzepten: Es ist hilfreich, wenn Sie grundlegende Kenntnisse über Datenbanken, Datenformate und Datenverarbeitungskonzepte haben. Ein Verständnis von SQL (Structured Query Language) ist ebenfalls von Vorteil.

Grundlegende Cloud-Kenntnisse: Ein grundlegendes Verständnis von Cloud-Computing und den Vorteilen der Nutzung von Cloud-Services ist nützlich. Wenn Sie bereits Erfahrung mit Google Cloud Platform (GCP) haben, ist das von Vorteil, aber nicht unbedingt erforderlich.

Programmierkenntnisse: In einigen Schulungen und Zertifizierungen, insbesondere wenn sie sich auf die Verwendung von Data Engineering Tools wie Google Cloud Dataflow oder Dataprep konzentrieren, können Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python oder Java von Vorteil sein.

Systemadministration und Netzwerkkenntnisse: Wenn Sie sich mit der Verwaltung von Cloud-Ressourcen, Netzwerkkonfiguration und Sicherheitsaspekten befassen, sind Kenntnisse im Bereich Systemadministration und Netzwerke von Nutzen.

Mathematische Grundlagen: Ein grundlegendes Verständnis von Mathematik und Statistik kann Ihnen helfen, Datenanalysen und -verarbeitung besser zu verstehen.

Zertifizierungsmöglichkeiten

Welche Zertifizierungen gibt es?

Es gibt mehrere Zertifizierungen im Google Cloud Data Engineering, die Sie durch die Teilnahme an einem entsprechenden Seminar erwerben können. Die beliebtesten Zertifizierungen sind:

Google Cloud Professional Data Engineer
Google Cloud Associate Cloud Engineer
Google Cloud Professional Machine Learning Engineer

Die Google Cloud Data Engineering-Zertifizierungen decken Aspekte wie Dateneingabe, -umwandlung, -speicherung, -verarbeitung und -analyse unter Verwendung von Google Cloud Platform-Diensten und -Tools ab.

Um die Zertifizierung zu erhalten, müssen Sie eine oder mehrere Prüfungen bestehen, die Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in diesem Bereich bewerten. Die genauen Anforderungen und Prüfungen variieren je nach Zertifizierung. Daher ist es wichtig, sich im Voraus über die Anforderungen und Prüfungen zu informieren, um gezielt auf die Zertifizierung hinzuarbeiten.

Bitte beachten Sie, dass unsere Seminare darauf ausgerichtet sind, Sie auf die tägliche Arbeit vorzubereiten. Eine Zertifizierung ist nicht unser Ziel, dazu sind diese Seminare zu starr strukturiert.

Investition sichern

Wie kann ich die Investition in einen Mitarbeiter sichern, der ein Seminar zur Google Cloud Data Engineering besucht?

Wenn Sie als Unternehmen in die Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter im Bereich der Google Cloud Data Engineering investieren, gibt es verschiedene Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass sich diese Investition langfristig auszahlt:

Setzen Sie klare Ziele: Legen Sie gemeinsam mit Ihrem Mitarbeiter klare Ziele fest, die Sie durch die Teilnahme am Seminar erreichen möchten. Stellen Sie sicher, dass diese Ziele mit den Unternehmenszielen und -bedürfnissen in Einklang stehen.

Wählen Sie das richtige Seminar: Stellen Sie sicher, dass das Seminar, das Sie für Ihren Mitarbeiter auswählen, die Fähigkeiten und Kenntnisse vermittelt, die für die Erreichung der definierten Ziele erforderlich sind.

Bieten Sie Unterstützung und Ressourcen: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mitarbeiter alle Ressourcen und Unterstützung erhält, die er benötigt, um das Seminar erfolgreich abzuschließen. Dazu können beispielsweise Zeit für das Selbststudium, Schulungsmaterialien oder technische Unterstützung gehören.

Planen Sie die Umsetzung der erworbenen Kenntnisse: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mitarbeiter die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten in der Praxis anwenden kann. Planen Sie beispielsweise Schulungen oder Projekte, bei denen er seine neuen Fähigkeiten einsetzen und vertiefen kann.

Verfolgen Sie den Fortschritt: Stellen Sie sicher, dass Sie den Fortschritt Ihres Mitarbeiters im Auge behalten und regelmäßig Feedback geben. Dadurch können Sie sicherstellen, dass die investierte Zeit und das Geld in eine qualitativ hochwertige Schulung langfristig zurückzahlen.

Wir unterstützen Sie dabei, Ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter nach dem Seminarbesuch an Ihr Unternehmen zu binden, indem wir ihnen die bestmöglichen Rahmenbedingungen bieten, um das Gelernte in die Praxis umzusetzen und mit Ihrem Unternehmen verbunden zu bleiben. Bitte kontaktieren Sie uns: investitionensichern@scngmbh.de

Seminarlevel

Welche Tiefe und Intensität hat das Training Google Cloud Data Engineering?

Dieses Seminar hat den Level "Administration / Basis und Aufbau".

Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob dieser Kurs das richtige Niveau für Sie hat, dann können Sie dies vorab mit dem Trainer abstimmen.

Lernpfad für Ihre Ausbildung

Welche weiteren Seminare passen zu dem Training Google Cloud Data Engineering? - Lernpfad für Ihre Ausbildung

Weitere Seminarthemen

Mögliche weitere Seminarthemen (Auszug aus unserem Portfolio)

Alibaba Cloud

Alibaba Cloud: Alibaba Cloud Administration
Alibaba Cloud: Alibaba Cloud Technical Operations

Cloud Computing

Puppet: Puppet Grundlagen
Cloud Computing: Cloud Computing für Manager

Cloudera

Hortonworks: Hortonworks HDP für Eintscheider
Cloudera: Cloudera Data Scientist

Citrix

Citrix ADC: Citrix ADC Implementierung
Citrix Endpoint Management: Citrix Endpoint Management Verwaltung

Google

Google Cloud: Google Cloud Networking
Google Analytics: Google Analytics kompakt

HashiCorp

HashiCorp Terraform: HashiCorp Terraform Grundlagen
HashiCorp Terraform: HashiCorp Terraform für die Verwaltung der Cloud-Infrastruktur
HostBill: HostBill

IBM

IBM Big Data: IBM Big SQL Administration
IBM Cloud und Data Platform: IBM Business Process Manager

IBM / Red Hat

JBoss Middleware: Red Hat JBoss Application Administration
Red Hat Enterprise Linux: Red Hat Enterprise Linux Netzwerkadministration

Nutanix

Nutanix: Nutanix Dateisystem
Nutanix Hybrid Cloud: Nutanix Hybrid Cloud Grundlagen

Oracle

Oracle Datenbank: Oracle auf Linux
Data Warehouse: Data Warehouse Administration

Ansprechpartner

Ihre Berater für das Training Google Cloud Data Engineering

  • Johannes Quante

    E-Mail:
    Telefon: + 49 (32) 212 619 106

  • Daniel Unger

    E-Mail:
    Telefon: + 49 (32) 212 619 107

  • Benjamin Meier

    E-Mail:
    Telefon: + 49 (32) 212 619 105

Service

Wir bieten Ihnen Seminare mit einem hohen Praxisbezug an. Die Inhalte und Übungen sind auf Ihre täglichen Aufgaben im Unternehmen ausgerichtet und verzichten vollständig auf Werbehinweise anderer Produkte des Softwareherstellers.

Alle Trainings bei uns sind herstellerunabhängig. Dies ermöglicht es uns kritische Betrachtungen zu den Produkten selbst und Vergleiche zu Wettbewerbern des Herstellers im Seminar anzubieten. Die Kursinhalte sind eigene Inhalte und aus den praktischen Erfahrungen unserer Trainer in Projekten abgeleitet.

Selbstverständlich können die Inhalte bei Firmenseminaren individuell an Ihre Bedürfnisse angepasst werden. Bitte sprechen Sie uns einfach an.

Serviceleistungen

Verfügbare Dienste für den Kurs Google Cloud Data Engineering

Buchung

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Dauer 5 Tage, ca. 6h/Tag
1.Tag: 10:00 Uhr, weitere ab 09:00 Uhr
Preis € 2.350,00 zzgl. MwSt.
Sprache Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
Seminarunterlagen Originaldokumentation des Herstellers auf Datenträger / Download / Weblink
Teilnahmezertifikat ja, selbstverständlich
Barriere freier Zugang an den meisten Standorten verfügbar
Verpflegung Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch) - nicht bei Firmen- und Online Seminaren
Support 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Methoden Vortrag, Demonstration, praktische Übungen am System
Seminararten Mit Trainer vor Ort: Öffentlich oder Inhaus - Alternativ als Webinar bestellbar
Durchführungsgarantie ja, ab 2 Teilnehmern, max. 8 Teilnehmer, Details

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Dauer 5 Tage, ca. 6h/Tag
1.Tag: 10:00 Uhr, weitere ab 09:00 Uhr
Preis € 6.500,00 zzgl. MwSt.
Sprache Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
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