- Seminar / Training
- Google AdWords
- Google Analytics Aufbau
- Google Analytics Grundlagen
- Google Analytics kompakt
- Google Cloud Anwendungen entwickeln
- Google Cloud Architektur
- Google Cloud Data Engineering
- Google Cloud Datenanalysen und -visualisierungen
- Google Cloud Design & Process
- Google Cloud G Suite Administrator
- Google Cloud Identity
- Google Cloud Infrastruktur
- Google Cloud Networking
- Google Cloud Windows Applikationen bereit stellen
- Google Data Studio
- Google Docs
- Google G Suite Kommunikationswerkzeuge
- Google G Suite-Tools für die Zusammenarbeit
- Google Groups und Sites
- Google Tag Manager
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Google Cloud Datenanalysen und -visualisierungen
Seminarinhalte
Was lernen Sie in unserem Training Google Cloud Datenanalysen und -visualisierungen?
- Datenerfassung: Sammeln relevanter Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Datenbanken, Dateien und externen APIs.
- Vorverarbeitung der Daten: Bereinigung und Transformation der Daten, um sicherzustellen, dass sie für die Analyse geeignet sind. Dieser Schritt umfasst den Umgang mit fehlenden Werten, die Datennormalisierung und das Feature Engineering.
- Datenspeicherung: Speichern Sie die vorverarbeiteten Daten in einer geeigneten Datenspeicherlösung, z. B. in Google Cloud Storage oder BigQuery.
- Datenanalyse: Verwenden Sie Tools wie Google Cloud Dataflow, Dataprep oder Cloud Dataprep, um Datenanalysen durchzuführen und Erkenntnisse zu gewinnen.
- Maschinelles Lernen: Wenden Sie Modelle für maschinelles Lernen an, um auf der Grundlage der Daten Vorhersageanalysen, Klassifizierungen oder Clustering durchzuführen.
- Datenvisualisierung: Erstellen Sie Visualisierungen mit Google Data Studio oder anderen Visualisierungstools, um die Ergebnisse in einem verständlichen Format zu präsentieren.
- Dashboard-Erstellung: Entwickeln Sie interaktive Dashboards, die es den Nutzern ermöglichen, Daten zu erkunden und selbständig Erkenntnisse zu gewinnen.
- Bereitstellung: Stellen Sie Ihre Datenanalyse- und Visualisierungslösungen auf der Google Cloud-Plattform bereit, damit die Beteiligten darauf zugreifen können.
- Automatisierung: Richten Sie Automatisierungen und Planungen für regelmäßige Datenaktualisierungen und -auffrischungen ein.
- Überwachung und Wartung: Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung und Datenqualität des Systems und nehmen Sie notwendige Anpassungen und Verbesserungen vor.
- Sicherheit: Implementieren Sie Sicherheitsmaßnahmen, um sensible Daten zu schützen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
- Kollaboration: Zusammenarbeit mit relevanten Teams und Interessengruppen, um sicherzustellen, dass die Analyse und Visualisierung ihren Anforderungen entspricht.
- Dokumentation: Dokumentieren Sie den gesamten Prozess, einschließlich der Datenquellen, der Analysemethoden und der Visualisierungstechniken für künftige Referenzen.
- Schulung: Schulung von Endbenutzern und anderen Teammitgliedern in der effektiven Nutzung der Datenanalyse- und Visualisierungstools.
- Optimieren: Optimieren Sie den Prozess der Datenanalyse und -visualisierung kontinuierlich, um die Effizienz und Genauigkeit zu verbessern.
Diese Liste ist nicht vollständig und es gibt noch viele weitere Themen, die in einem Seminar für Google Cloud Datenanalysen und -visualisierungen behandelt werden können, abhängig von den spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen der Teilnehmer.
Inhalte im Detail
Inhalte im Detail für das Training Google Cloud Datenanalysen und -visualisierungen
Einführung in Daten auf der Google Cloud Plattform - Analytics-Herausforderungen für Datenanalysten - Vergleich von Big Data vor Ort mit Big Data in der Cloud - Anwendungsfälle in Unternehmen - Projektgrundlagen von Google Cloud Plattform - Erste Schritte mit Google Cloud Plattform
Big Data-Tools - Einführung in die Datentools der Google Cloud Plattform - Datensätze mit Google BigQuery analysieren - grundlegende Funktionen in Google BigQuery - GCP-Tools - Datasets mit Google BigQuery untersuchen
Daten mit SQL erkunden - Techniken der Datenexploration - hochwertiges Standard-SQL codieren - öffentliche Datasets von Google BigQuery untersuchen - Google Data Studio - Gängige SQL-Fehler beheben
Preisgestaltung von Google BigQuery - Jobs in BigQuery - Preise von BigQuery berechnen: Kosten für Speicherung, Abfrage und Streaming - Abfragen nach Kosten optimieren
Daten bereinigen und transformieren - Prinzipien der Integrität von Datasets - Dataset-Form und -Verzerrung charakterisieren - Daten mit SQL bereinigen und transformieren - Daten mit neuer UI bereinigen und transformieren: Einführung in Cloud Dataprep
Daten speichern und exportieren - Permanente und temporäre Tabellen vergleichen - Abfrageergebnisse speichern und exportieren - Abfragecache - Neue permanente Tabellen erstellen
Neue Datasets in Google BigQuery aufnehmen - Externe Datenquellen abfragen - Probleme bei der Datenaufnahme vermeiden - Neue Daten in permanente Tabellen aufnehmen - Streaming-Insert-Anweisungen diskutieren
Datenvisualisierung - Prinzipien der Datenvisualisierung - Exploratorischer und erklärender Analyseansatz - UI von Google Data Studio Google Data Studio und Google BigQuery verbinden
Datasets verbinden und zusammenführen - Verlaufsdatentabellen mit UNION zusammenführen - Tabellenplatzhalter für einfache Zusammenführungen - Daten über mehrere Tabellen hinweg verknüpfen - JOIN-Beispiele und Probleme
Fortgeschrittene Funktionen und Klauseln - SQL-Fallanweisungen überprüfen - analytische Fensterfunktionen - Datensicherung mit unidirektionaler Feldverschlüsselung - Effektives Design für Unterabfragen und CTE - SQL- und JavaScript-UDFs
Schemadesign und verschachtelte Datenstrukturen - Normalisierung und Denormalisierung - Schemaüberprüfung: Gute und schlechte Schemata - Arrays und verschachtelte Daten in Google BigQuery
Erweiterte Visualisierung mit Google Data Studio - Fallanweisungen und berechnete Felder erstellen - Cache - Vermeidung von Leistungsproblemen - Dashboards
Leistungsoptimierung - Leistungsprobleme von Google BigQuery vermeiden - Hotspots verhindern - Query Explanation Map - Leistungsprobleme diagnostizieren - Abfrageleistung optimieren und Fehler beheben
Erweiterte Statistiken - Cloud Datalab - Cloud Datalab-Notebooks und Zellen
Datenzugriff - Dataset-Rollen in IAM und BigQuery im Vergleich - Zugriffsprobleme vermeiden - Mitglieder - Rollen - Organisationen - Kontoverwaltung und Dienstkonten überprüfen
Geschulte Softwareversion
Grundsätzlich wird immer die letzte vom Hersteller freigegebene Version geschult.
https://cloud.google.com/composer/docs/composer-2/run-data-analytics-dag-googlecloud?hl=de
Zielgruppe
An wen richtet sich das Seminar?
Die Schulung für Google Cloud Datenanalysen und -Visualisierungen richtet sich in der Regel an eine Vielzahl von Fachleuten und Interessenvertretern, die an der Datenanalyse, Visualisierung und Entscheidungsfindung in einem Unternehmen beteiligt sind. Hier sind einige der Berufsgruppen, die von einem solchen Seminar profitieren könnten:
Datenanalysten: Datenanalysten, die für das Sammeln, Bereinigen und Analysieren von Daten verantwortlich sind, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, können von dieser Schulung profitieren, um ihre Fähigkeiten im Umgang mit Google Cloud-Tools und -Diensten zu verbessern.
Datenwissenschaftler: Datenwissenschaftler, die fortgeschrittene Datenmodellierung, maschinelles Lernen und prädiktive Analysen durchführen, können diese Schulung nutzen, um die Ressourcen von Google Cloud effektiv zu nutzen.
Business Intelligence (BI)-Fachleute: BI-Fachleute, die Dashboards und Berichte für Entscheidungsträger in Unternehmen erstellen, können lernen, interaktive Visualisierungen mit Google Cloud zu erstellen.
Dateningenieure: Dateningenieure, die für Datenextraktions-, -transformations- und -ladeprozesse (ETL) verantwortlich sind, können ihre Kenntnisse über die Datenintegrationstools von Google Cloud erweitern.
Datenarchitekten: Datenarchitekten, die Lösungen für die Datenspeicherung und -verarbeitung entwerfen, können lernen, wie sie die Datenservices von Google Cloud in ihre Architektur einbinden können.
Führungskräfte aus den Bereichen Wirtschaft und Strategie: Führungskräfte und Unternehmensleiter, die datengestützte Entscheidungen treffen möchten, können davon profitieren, die Möglichkeiten von Google Cloud für die Datenanalyse und -visualisierung zu verstehen.
IT- und Cloud-Verwalter: IT-Experten, die für die Verwaltung und Wartung der für die Datenanalyse und -visualisierung verwendeten Google Cloud-Umgebung verantwortlich sind, sollten diese Schulung besuchen, um einen effizienten Betrieb zu gewährleisten.
Projektleiter: Projektmanager, die datenbezogene Projekte beaufsichtigen, können die Tools und Prozesse, die mit der Datenanalyse und -visualisierung verbunden sind, besser verstehen, was bei der Projektplanung und -verwaltung hilfreich sein kann.
Datengesteuerte Marketingexperten: Vermarkter, die Erkenntnisse aus Kundendaten gewinnen und datengesteuerte Marketingstrategien entwickeln möchten, können von dieser Schulung profitieren.
Compliance- und Sicherheitsbeauftragte: Fachleute, die für die Datensicherheit und die Einhaltung von Vorschriften verantwortlich sind, können davon profitieren, wenn sie verstehen, wie Daten in Google Cloud gehandhabt werden.
Jeder, der an Datenanalyse interessiert ist: Personen mit unterschiedlichem Hintergrund, die ihre Fähigkeiten zur Datenanalyse und -visualisierung mit Google Cloud verbessern möchten, können diese Schulung besuchen, um ihr Wissen zu erweitern.
Voraussetzungen für den Kurs
Was sind die Voraussetzungen für den Kurs Google Cloud Datenanalysen und -visualisierungen?
Allgemeine Voraussetzungen, die Teilnehmer erfüllen sollten, um von einem solchen Seminar optimal zu profitieren:
Grundlegendes Verständnis von Daten: Es ist hilfreich, wenn Sie bereits über ein grundlegendes Verständnis von Daten und deren Bedeutung für Ihr Geschäft oder Ihre Organisation verfügen.
Computergrundlagen: Sie sollten grundlegende Computerkenntnisse und die Fähigkeit zur Verwendung von Cloud-basierten Diensten haben.
Google Cloud Account: In den meisten Schulungen und Zertifizierungen müssen Sie über ein Google Cloud-Konto verfügen. Es ist ratsam, dieses vor Beginn der Schulung einzurichten.
Englischkenntnisse: Da viele der verfügbaren Ressourcen und Schulungsmaterialien auf Englisch verfügbar sind, kann ein Grundverständnis der englischen Sprache hilfreich sein.
Vorkenntnisse in Datenanalyse und Visualisierung: Je nach dem spezifischen Kurs oder der Zertifizierung können Kenntnisse in Datenanalyse, Datenbanken und Visualisierungstools von Vorteil sein.
Erfahrung mit Cloud Computing: Wenn Sie bereits Erfahrung mit Cloud-Plattformen haben, insbesondere mit Google Cloud, kann dies bei der Auswahl fortgeschrittener Kurse oder Zertifizierungen von Nutzen sein.
Unternehmensspezifische Anforderungen: Einige Unternehmen oder Organisationen können spezifische Voraussetzungen für ihre Schulungsteilnehmer haben. Es ist wichtig, diese Anforderungen zu berücksichtigen, insbesondere wenn Sie die Schulung im Auftrag Ihres Arbeitgebers besuchen.
Zertifizierungsmöglichkeiten
Welche Zertifizierungen gibt es?
Es gibt verschiedene Zertifizierungen im Bereich Google Cloud Datenanalysen und -visualisierungen, die Sie durch die Teilnahme an einem entsprechenden Seminar erwerben können. Die bekanntesten Zertifizierungen sind:
Google Cloud Certified - Data Engineer
Google Cloud Certified - Professional Data Engineer
Google Cloud Certified - Data Analytics
Die Google Cloud Datenanalysen und -Visualisierungen-Zertifizierungen decken Aspekte wie Datenverarbeitung, Datenanalyse, maschinelles Lernen, Visualisierung und die Verwendung von Google Cloud-Diensten zur Lösung von datenbezogenen Herausforderungen 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.
Seminarlevel
Welche Tiefe und Intensität hat das Training Google Cloud Datenanalysen und -visualisierungen?
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 Datenanalysen und -visualisierungen? - Lernpfad für Ihre Ausbildung
- Basiskenntnisse über Google AdWords – Google AdWords
- Erweiterte Kenntnisse über Google Analytics – Google Analytics kompakt
- Basiskenntnisse über Google Cloud Data – Google Cloud Data Engineering
- Erweiterte Kenntnisse über Google Cloud G Suite – Google Cloud G Suite Administrator
- Basiskenntnisse über Google Cloud Windows – Google Cloud Windows Applikationen bereit stellen
- Erweiterte Kenntnisse über – Google Tag Manager
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 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 Datenanalysen und -visualisierungen
-
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 Datenanalysen und -visualisierungen
- Durchführungsgarantie - Durchführungsgarantie ab zwei Teilnehmern
- Mobile Klassenräume - die ideale Ergänzung bei Firmenseminaren
- Kostenfreier Support - für Fragen nach Seminarende
- Lieferung auf Rechnung - keine Vorkasse erforderlich
- Gespräch mit dem Trainer / Qualitätssicherung - lernen Sie den Trainer vorab kennen und einschätzen
- Klären der Seminarvorrausetzungen - sprechen Sie Ihre Kenntnisse mit dem Trainer durch
- Unterstützung bei den Reisekosten - bei Hotelübernachtungen übernehmen wir einen Teil der Kosten
- Verpflegung - ganztägig Kalt- / Warmgetränke und ein vollwertiges Mittagessen im Restaurant
- Lage der Schulungszentren - immer zentral gelegen und sehr gut erreichbar
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