SEMINAR

SV-1600

Google Data and Machine Learning

4 Tage

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Data Engineering on Google Cloud Platform

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Praxisnahe Seminare, die Ihren Berufsalltag spürbar erleichtern

SEMINARINHALTE

Das erwartet Sie

Ziele

Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen: Datenverarbeitungssysteme auf der Google Cloud Platform entwickeln Batch- und Streamingdaten durch die Implementierung von Autoscaling-Datenpipelines auf Cloud Dataflow verarbeiten Mit Google BigQuery Geschäftsinformationen aus extrem großen Datasets ableiten Modelle des maschinellen Lernens mit TensorFlow und Cloud ML trainieren, auswerten und mit ihnen Vorhersagen treffen Unstrukturierte Daten mit Spark und ML-APIs auf Cloud Dataproc nutzen Sofortige Informationsgewinnung aus Streamingdaten ermöglichen

Inhalt

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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Vorkenntnisse

Für maximale Lernerfolge sollten die Teilnehmer folgende Voraussetzungen erfüllen: Abgeschlossener Kurs Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning (GCF-BDM) oder gleichwertige Kenntnisse Grundkenntnisse in gängigen Abfragesprachen wie SQL Kenntnisse in Datenmodellierung, Extraktion, Transformation und Ladeaktivitäten Kenntnisse im Entwickeln von Anwendungen mit einer gängigen Programmiersprache wie Python Vertrautheit mit maschinellem Lernen und/oder Statistik

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an erfahrene Entwickler, die für die Verwaltung von Big-Data-Transformationen verantwortlich sind, zum Beispiel: Daten extrahieren, laden, transformieren, bereinigen und validieren Pipelines und Architekturen für die Datenverarbeitung entwerfen Modelle für maschinelles Lernen und Statistik erstellen und warten Datasets abfragen, Abfrageergebnisse visualisieren und Berichte erstellen

Methoden

Seien Sie nicht nur am Ergebnis orientiert. Sondern auch am Erlebnis.

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Ziel: Zertifizierter Abschluss, um sich klar am Markt vor den anderen positionieren zu können; nutzen Sie Ihre Aufstiegschance für Weiterführung Ihrer Karriere. Persönliche und fachspezifische Persönlichkeitsentwicklung.

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MARTIN HEUBECK

Sales Gruppenseminare und Inhouse Standard
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Mo - Fr 8:00 - 17:00 Uhr
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SIMONE HABERGER-ZAHN

Finance Manager
Mo - Fr 8:00 - 17:00 Uhr
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ANNA HENNING

Marketing Manager
Mo - Fr 8:00 - 17:00 Uhr
Anna.Henning@
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MEINUNGEN

Beim Seminar habe ich die tolle Atmosphäre mit dem Dozenten und den Seminarteilnehmern sehr geschätzt. Die kleine Teilnehmerzahl ließ zudem viel Raum für Fragen.

Frau Jäger, SBK Siemens-Betriebskrankenkasse

Das Seminar wurde in einer kleinen Gruppe durchgeführt und dadurch kam es zu einer intensiven Betreuung aller Teilnehmer.

Herr Gabriel, Airbus DS Airborne Solutions GmbH, Bremen

Das Seminar war sehr aufschlussreich und interessant. Die Referentin hat eine sehr angenehme Art der Wissensvermittlung.

Frau Müller, Carl Zeiss AG, Oberkochen

Ich kann das Training nur weiterempfehlen. Der Dozent hat mir gute Tools mitgegeben, die ich wöchentlich nutze. Er ist ein sehr angenehmer Trainer. Er hat also meine Erwartungen übertroffen.

Frau Parmentier, BSH Hausgeräte GmbH, München