Data Engineering on Google Cloud Platform
- Dauer
- Ausführung
- Vor Ort, Online
- Startdatum und Ort
Data Engineering on Google Cloud Platform
Bewertung:
Startdaten und Startorte
computer Online: 11. Mai 2026 bis 14. Mai 2026 |
computer Online: 18. Mai 2026 bis 21. Mai 2026 |
placeFrankfurt 18. Mai 2026 bis 21. Mai 2026 |
placeKöln 18. Mai 2026 bis 21. Mai 2026 |
placeMadrid 18. Mai 2026 bis 21. Mai 2026 |
computer Online: 25. Mai 2026 bis 28. Mai 2026 |
computer Online: 15. Jun 2026 bis 18. Jun 2026 |
placeStuttgart 15. Jun 2026 bis 18. Jun 2026 |
placeZürich 15. Jun 2026 bis 18. Jun 2026 |
computer Online: 22. Jun 2026 bis 25. Jun 2026 |
placeAugsburg 22. Jun 2026 bis 25. Jun 2026 |
placeGraz 22. Jun 2026 bis 25. Jun 2026 |
placeInnsbruck 22. Jun 2026 bis 25. Jun 2026 |
placeMünchen 22. Jun 2026 bis 25. Jun 2026 |
placeNürnberg 22. Jun 2026 bis 25. Jun 2026 |
placePassau 22. Jun 2026 bis 25. Jun 2026 |
placeRegensburg 22. Jun 2026 bis 25. Jun 2026 |
placeSalzburg 22. Jun 2026 bis 25. Jun 2026 |
placeWien 22. Jun 2026 bis 25. Jun 2026 |
placeWürzburg 22. Jun 2026 bis 25. Jun 2026 |
Beschreibung
- 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 …
Frequently asked questions
Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!
- 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
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