Grundlagen der Cloud-Datenentwicklung und des maschinellen Lernens

In einer datengetriebenen Welt ist die Fähigkeit, riesige Datensätze skalierbar zu verarbeiten und zu analysieren, eine entscheidende Kompetenz für moderne IT-Fachkräfte. Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in den Aufbau robuster Datenarchitekturen und Machine-Learning-Workflows mithilfe von Cloud-Plattform-Diensten. Sie lernen grundlegende Cloud-Konzepte kennen und entwickeln durchgängige Pipelines, die sowohl Batch- als auch Streaming-Daten verarbeiten. Am Ende des Kurses beherrschen Sie den gesamten Datenlebenszyklus – von der Erfassung über die Analyse bis hin zur prädiktiven Modellierung. Lerninhalte: - Die Kernarchitektur cloudbasierter Datenspeicher- und -verarbeitungsdienste verstehen - Skalierbare Datenpipelines für Batch- und Echtzeit-Streaming mit Dataflow erstellen - Riesige Datensätze mit BigQuery und modernen SQL-Mustern effizient analysieren - Machine-Learning-Prinzipien anwenden, um Modelle mit Vertex AI zu entwickeln und bereitzustellen - Automatisierte Daten-Workflows konfigurieren, um eine zuverlässige und konsistente Bereitstellung zu gewährleisten - Datenvisualisierungstechniken anwenden, um Erkenntnisse effektiv zu kommunizieren Der Kurs beginnt mit grundlegenden Cloud-Begriffen und Datenspeicherung, bevor er praktische Anwendungen wie Stream-Processing und Modellorchestrierung behandelt. Sie erhalten detaillierte technische Erklärungen und Codebeispiele, die reale Data-Engineering-Szenarien simulieren. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger mit Interesse an Cloud-Technologien und Data Science. Vorkenntnisse in Data Engineering oder Machine Learning sind nicht erforderlich. Legen Sie noch heute den Grundstein für Ihr Cloud-Data-Engineering.