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Questo studio fa parte della nostra recensione su:
Questo certificato professionale in Data Engineering comprende laboratori pratici che utilizzano la nostra piattaforma Qwiklabs. Questi componenti pratici ti permetteranno di applicare le competenze apprese in videoconferenza. I progetti incorporeranno argomenti come Google BigQuery, che vengono utilizzati e configurati all'interno di Qwiklabs. Puoi aspettarti di acquisire esperienza pratica con i concetti spiegati nei moduli.
Questo programma ti fornisce le competenze necessarie per far avanzare la tua carriera di ingegnere dei dati e consiglia la formazione per supportare la tua preparazione per la certificazione Google Cloud Professional Data Engineer riconosciuta nel settore.
Attraverso una combinazione di presentazioni, demo e laboratori, abiliterai il processo decisionale basato sui dati raccogliendo, trasformando e pubblicando i dati e acquisirai esperienza nel mondo reale attraverso una serie di progetti pratici utilizzando Qwiklabs.
Avrai anche l'opportunità di esercitare le abilità lavorative chiave, inclusa la progettazione, la costruzione e l'esecuzione di sistemi di elaborazione dati; e mettere in funzione i modelli di apprendimento automatico.
Al completamento con successo di questo programma, guadagnerai un certificato di completamento da condividere con la tua rete professionale e potenziali datori di lavoro.
Se vuoi ottenere la certificazione Google Cloud e dimostrare la tua competenza nella progettazione e realizzazione di sistemi di elaborazione dati e nell'esecuzione di modelli di machine learning su Google Cloud Platform, dovrai registrarti e superare l'esame ufficiale di certificazione Google Cloud.
Puoi trovare maggiori dettagli su come registrarsi e risorse aggiuntive per supportare la tua preparazione su cloud.google.com/certifications.
Questo corso accelerato su richiesta di 2 settimane introduce i partecipanti alle funzionalità Big Data e Machine Learning di Google Cloud Platform (GCP). Fornisce una rapida panoramica di Google Cloud Platform e uno sguardo più approfondito alle sue capacità di elaborazione dei dati.
Al termine di questo corso di Data Engineering, i partecipanti saranno in grado di:
I due componenti chiave di qualsiasi pipeline di dati sono data lake e warehouse. Questo corso evidenzia i casi d'uso per ogni tipo di storage e approfondisce i dettagli tecnici del data lake e delle soluzioni di storage disponibili su Google Cloud Platform.
Inoltre, questo corso delinea il ruolo di un ingegnere dei dati, i vantaggi di una pipeline di dati di successo per le operazioni aziendali ed esamina perché l'ingegneria dei dati dovrebbe essere eseguita in un ambiente cloud.
Gli studenti acquisiranno esperienza pratica con data lake e warehouse su Google Cloud Platform utilizzando QwikLabs.
Le pipeline di dati generalmente rientrano in uno dei paradigmi Extra-Load, Extract-Load-Transform o Extract-Transform-Load. Questo corso descrive quale paradigma utilizzare e quando per i dati batch.
Inoltre, questo corso copre varie tecnologie in Google Cloud Platform per la trasformazione dei dati, tra cui BigQuery, l'esecuzione di Spark in Cloud Dataproc, i grafici della pipeline in Cloud Data Fusion e l'elaborazione dei dati senza server con Cloud Dataflow.
Gli studenti acquisiranno esperienza pratica nella creazione di componenti della pipeline di dati su Google Cloud Platform utilizzando QwikLabs.
*Nota: questo è un nuovo corso con contenuti aggiornati rispetto a quanto potresti aver visto nella versione precedente di questa specializzazione. L'elaborazione dei dati in streaming sta diventando sempre più popolare poiché lo streaming consente alle aziende di ottenere metriche in tempo reale sulle operazioni aziendali.
Questo corso illustra come creare pipeline di streaming di dati su Google Cloud Platform. Cloud Pub/Sub è descritto per gestire i dati di streaming in entrata.
Il corso illustra anche come applicare aggregazioni e trasformazioni ai dati in streaming utilizzando Cloud Dataflow e come archiviare i record elaborati in BigQuery o Cloud Bigtable per l'analisi.
Gli studenti acquisiranno esperienza pratica nella creazione di componenti del flusso di dati in streaming su Google Cloud Platform utilizzando QwikLabs.
L'integrazione dell'apprendimento automatico nelle pipeline di dati aumenta la capacità delle aziende di estrarre informazioni dai propri dati. Questo corso illustra vari modi in cui l'apprendimento automatico può essere incluso nelle pipeline di dati su Google Cloud Platform, a seconda del livello di personalizzazione richiesto.
Per una personalizzazione minima o nulla, questo corso copre AutoML. Per funzionalità di machine learning più personalizzate, questo corso introduce AI Platform Notebooks e BigQuery Machine Learning. Inoltre, questo corso illustra come produrre soluzioni di machine learning utilizzando Kubeflow.
Gli studenti acquisiranno esperienza pratica nella creazione di modelli di machine learning su Google Cloud Platform utilizzando QwikLabs.
Dal corso: "Il modo migliore per prepararsi all'esame è essere abili nelle competenze richieste per il lavoro". Questo corso utilizza un approccio dall'alto verso il basso per riconoscere conoscenze e abilità già note e per far emergere informazioni e aree di abilità per una preparazione aggiuntiva.
Puoi utilizzare questo corso per creare il tuo piano di preparazione personalizzato. Ti aiuta a distinguere tra ciò che sai e ciò che non sai. E ti aiuta a sviluppare e mettere in pratica le competenze richieste ai professionisti che fanno questo lavoro.
Il corso segue l'organizzazione dello schema della Guida all'esame, introducendo concetti di livello superiore, "pietre di paragone", in modo che tu possa determinare se ti senti sicuro della tua conoscenza di quell'area e dei suoi concetti dipendenti, o se vuoi studiare di più.
Imparerai anche e avrai l'opportunità di esercitare le abilità lavorative chiave, comprese le abilità cognitive come l'analisi dei casi, l'identificazione di punti di osservazione tecnica e lo sviluppo di soluzioni proposte. Queste sono abilità lavorative che sono anche abilità d'esame.
Metterai anche alla prova le tue abilità di base con Activity Tracking Challenge Labs e avrai un sacco di domande campione simili a quelle dell'esame, comprese le soluzioni.
La fine del corso contiene un quiz di prova pratica senza punteggio, seguito da un quiz di prova pratica con punteggio che simula l'esperienza di svolgimento del test.
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