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Google 雲端的資料工程專業認證

在資料工程的職業上更上一層樓

本計劃提供了發展資料工程職業所需的技能,並建議你可做的進修,以支援你做業界認可的 Google 雲端專業資料工程認證的準備。通過簡報、展示和實驗室的組合,你將實現資料驅動的決策,藉由收集、轉換和發佈資料;你將通過許多動手的 Qwiklabs 專案獲得真實的經驗。

你還將有機會練習關鍵的工作技能,包括設計、建構和執行資料處理系統;並實現機器學習模型。

成功完成本計畫後,你將獲得結業證書,可以與你的專業網路和潛在僱主分享。

如果你想獲得 Google Cloud 認證,並證明自己有能力設計和構建資料處理系統並 在 Google 雲端平台上執行機器學習模型,則需要註冊並通過官方的 Google Cloud 認證考試。你可以在 cloud.google.com/certifications ( Google IT 支援專業 )中找到有關如何註冊的更多詳細資訊和其他資源以支援你的準備工作。

應用的學習專案

該專業證書包含使用我們的 Qwiklabs 平台的動手做實驗室。

這些動手做的組件將運用你在課程講座中學到的技能。專案將包含 Qwiklabs 中使用和配置的主題,例如 Google Cloud Platform (雲端平台) 產品。你可以期望通過各個模組介紹的概念獲得實踐經驗。

到官方網站了解本課程與上課

你將學到的內容:

  • 學習勝任資料工程師角色所需的技能
  • 準備好獲得專業資料工程師認證
  • 瞭解有關 Google 雲端平台提供的基礎架構和平台服務的資訊
  • 大規模處理大數據以進行分析和機器學習

你將獲得的技能:

TensorflowBigqueryGoogle雲端平台
雲端計算

字幕

英文

製作方  

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Google Cloud 培訓團隊負責開發、交付和評估培訓,使我們的企業客戶和合作夥伴能夠以有效且有影響力的方式使用我們的產品和解決方案產品。

我們幫助數百萬組織支持其員工的工作,提供服務給他們的客戶,並利用雲端建立創新技術為他們的業務建構下一波的創新風潮。 我們的產品以安全性、可靠性和可擴展性做工程化設計,從基礎架構到應用程式、到設備和硬體全端的運作。 我們的團隊致力於幫助客戶應用我們的技術創造成功。

第 1 門課程  Google 雲端平台( GCP )大數據和機器學習基礎

這一為期2週的加速課程將介紹 Google Cloud Platform(GCP)的大數據和機器學習功能。 它提供了 Google 雲端平台的快速概覽以及資料處理功能的更深入介紹。

完成本課程時,你將能夠:

  • 辨識出 Google 雲端平台中關鍵大數據和機器學習產品的目的和價值
  • 使用 CloudSQL 和 Cloud Dataproc 將現有的 MySQL 和 Hadoop / Pig / Spark / Hive工作負載遷移到 Google 雲端平台
  • 使用 BigQuery 和 Cloud Datalab 來執行互動式資料分析
  • 在 Cloud SQL、BigTable 和 Datastore 之間進行選擇
  • 運用 TensorFlow 訓練的神經網路
  • 在 Google 雲端平台上選擇不同的資料處理產品

在參加本課程之前,參加者應具有大致 1 年的以下一項或多項經驗:

  • 常見的查詢語法,如SQL
  • 提取、轉換、載入活動
  • 資料建模
  • 機器學習和/或統計
  • 用 Python 程式設計

Google帳戶說明:

  • 你需要 Google / Gmail 帳戶和信用卡或銀行帳戶才能註冊 Google Cloud Platform 免費試用版(Google服務目前在中國無法使用)。
  • 如果你是具有歐盟(EU)和俄羅斯帳單地址的 Google Cloud Platform 客戶,請讀增值稅概覽( VAT Overview )文件,網址為:https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview
  • 更多 Google 雲端平台免費試用版常見問題解答,請訪問:https://cloud.google.com/free-trial/

第 2 門課程  在 GCP 做資料湖( Data Lakes )和資料倉儲(Data Warehouses )的現代化

任何數據管道的兩個關鍵組件是資料湖和資料倉儲。本課程重點介紹每種存儲類型的用例,並詳細介紹 Google Cloud Platform ( GCP )上可用的資料湖和資料倉儲解決方案。

此外,本課程還描述了資料工程師的角色,成功的數據管道對商業營運的好處,並探討了為什麼應在雲環境中進行資料工程。

學習者將使用 QwikLabs 在 Google Cloud Platform 上獲得有關資料湖和資料倉儲的實踐經驗。


第 3 門課程  在 GCP 建置批量數據管道

數據管道通常屬於 Extra-Load、Extract-Load-Transform 或 Extract-Transform-Load 範式( paradigms )之一。本課程描述應使用哪種範式以及何時使用批量處理數據。

此外,本課程涵蓋 Google Cloud Platform 上用於資料轉換的多種技術,包括 BigQuery、在 Cloud Dataproc 上執行Spark、Cloud Data Fusion 的管道圖,以及使用 Cloud Dataflow 進行無伺服器( serverless )資料處理。

學習者將獲得使用 QwikLabs 在Google Cloud Platform 上建構數據管道組件的動手做經驗。


第 4 門課程  在 GCP 建置彈性串流分析系統

*注意:這是一門新課程,你在本專業課的上一版見過,但有所更新。

隨著串流使企業能夠即時獲取有關業務運營的實時指標,處理串流數據變得越來越受歡迎。本課程介紹如何在 Google Cloud Platform 上建構串流數據管道。描述了用於處理傳入的串流數據的 Cloud Pub / Sub。

該課程還介紹如何使用 Cloud Dataflow 將聚合和轉換應用於串流數據,以及如何將處理後的記錄儲存到 BigQuery 或 Cloud Bigtable 進行分析。

學習者將獲得使用 QwikLabs 在 Google Cloud Platform 上建構串流數據管道組件的動手做經驗。


第 5 門課程   GCP 上做智慧分析、機器學習和 AI

將機器學習整合到數據管道中可以提高企業從資料中提取洞見的能力。本課程涵蓋一些在 GCP 上機器學習可被包含入數據管道的方法,視客製化需求程度而定。

對於很少到完全不需客製化者,本課程引介 AutoML。要獲得較多量身訂做的機器學習功能,本課程介紹 AI 平台筆記本( Platform Notebook ) 和 BigQuery 機器學習( Machine Learning )。

此外,本課程還將介紹如何使用 Kubeflow 將機器學習解決方案進行生產化。

學習者將獲得使用 QwikLabs 在 Google Cloud Platform 上建構機器學習模型的動手做經驗。


第 6 門課程  為 Google 雲端專業資料工程師考試做準備

從課程中說:“準備考試的最佳方法是勝任工作所需的技能。”

本課程使用自上而下的方法來識別已知的知識和技能,並讓要進一步準備考試的資訊和技能浮上台面。你可以使用本課程來幫助建立自己的自訂準備計劃。它可以幫助你區分知道的和不知道的部分,並幫助你發展和練習從業人員完成工作所需的技能。

該課程遵循“考試指南”大綱的組織方式,提供最高級別的概念“試金石”,以便你確定是有信心掌握該領域及其相關概念的知識,或者是否需要進一步學習。

你還將學習並有機會練習關鍵的工作技能,包括認知技能,例如案例分析,確定技術觀點並開發建議的解決方案。這些是工作技能,也是考試技能。你還將通過活動追蹤挑戰實驗室測試你的基本能力。你將做過許多與考試相似的範例問題,包括解決方案。本課程的最後包含沒打分數的練習考試測驗,接著是模擬考試如實踐應考的經驗。


到官方網站了解本課程與上課

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