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Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engr (berufsbezogenes Zertifikat)

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berufsbezogenes zertifikat ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

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Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engr (berufsbezogenes Zertifikat)

Advance your career in data engineering

Dozent: Google Cloud Training

104.298 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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5-teilige Kursreihe

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt

4.6

(7,129 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

Identify the purpose and value of the key Big Data and Machine Learning products in Google Cloud.
Employ BigQuery to carry out interactive data analysis.
Use Cloud SQL and Dataproc to migrate existing MySQL and Hadoop/Pig/Spark/Hive workloads to Google Cloud.
Choose between different data processing products on Google Cloud.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Dashboard
Kategorie: PySpark
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Maintenance
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Cloud Services

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Kürzlich aktualisiert!

Oktober 2025

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Weitere Informationen zu Coursera für Unternehmen

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Berufsbezogenes Zertifikat – 5 Kursreihen

Google Cloud Professional Data Engineer certification was ranked #1 on Global Knowledge's list of 15 top-paying certifications in 2021! Enroll now to prepare!

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87% of Google Cloud certified users feel more confident in their cloud skills. This program provides the skills you need to advance your career and provides training to support your preparation for the industry-recognized Google Cloud Professional Data Engineer certification.

Here's what you have to do

1) Complete the Coursera Data Engineering Professional Certificate

2) Review other recommended resources for the Google Cloud Professional Data Engineer certification exam

3) Review the Professional Data Engineer exam guide

4) Complete Professional Data Engineer sample questions

5) Register for the Google Cloud certification exam (remotely or at a test center)

Applied Learning Project

This professional certificate incorporates hands-on labs using Qwiklabs platform.These hands on components will let you apply the skills you learn. Projects incorporate Google Cloud Platform products used within Qwiklabs. You will gain practical hands-on experience with the concepts explained throughout the modules.

Praktisches Lernprojekt

This Professional Certificate incorporates hands-on labs using our Qwiklabs platform.

These hands on components will let you apply the skills you learn in the video lectures. Projects will incorporate topics such as Google BigQuery, which are used and configured within Qwiklabs. You can expect to gain practical hands-on experience with the concepts explained throughout the modules.

Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud

KURS 18 Stunden

Was Sie lernen werden

Differentiate between data lakes and data warehouses.
Explore use-cases for each type of storage and the available data lake and warehouse solutions on Google Cloud.
Discuss the role of a data engineer and the benefits of a successful data pipeline to business operations.
Examine why data engineering should be done in a cloud environment.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform

Kategorie: Data Warehousing

Kategorie: Cloud Storage

Kategorie: Data Lakes

Kategorie: Data Infrastructure

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Scalability

Kategorie: Data Processing

Kategorie: SQL

Kategorie: Big Data

Kategorie: Cloud Engineering

Building Batch Data Pipelines on Google Cloud

KURS 217 Stunden

Was Sie lernen werden

Review different methods of data loading: EL, ELT and ETL and when to use what
Run Hadoop on Dataproc, leverage Cloud Storage, and optimize Dataproc jobs
Build your data processing pipelines using Dataflow
Manage data pipelines with Data Fusion and Cloud Composer

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Google Cloud Platform

Kategorie: Extract, Transform, Load

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Apache Hadoop

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Data Integration

Kategorie: Big Data

Kategorie: Serverless Computing

Kategorie: Data Migration

Kategorie: Apache Airflow

Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud

KURS 38 Stunden

Was Sie lernen werden

Ingest and manage streaming data using Pub/Sub and Managed Service for Apache Kafka
Build and deploy streaming data pipelines with Dataflow
Implement streaming data solutions for real-time analytics and application serving with BigQuery and Bigtable

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Performance Tuning

Kategorie: Dataflow

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Real Time Data

Kategorie: Google Cloud Platform

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Serverless Computing

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: SQL

Kategorie: Extract, Transform, Load

Kategorie: Scalability

Kategorie: Big Data

Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud

KURS 46 Stunden

Was Sie lernen werden

Differentiate between ML, AI and deep learning.
Discuss the use of ML API’s on unstructured data.
Execute BigQuery commands from notebooks.
Create ML models by using SQL syntax in BigQuery and without coding using Vertex AI AutoML.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Unstructured Data

Kategorie: Jupyter

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Artificial Intelligence

Kategorie: Tensorflow

Kategorie: Big Data

Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)

Preparing for your Professional Data Engineer Journey

KURS 54 Stunden

Was Sie lernen werden

List the domains covered on the Professional Data Engineer (PDE) certification exam.
Identify gaps in your knowledge and skills for each domain.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Storage

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Google Cloud Platform

Kategorie: Data Security

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Data Management

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Automation

Kategorie: Data Infrastructure

Kategorie: Cloud Storage

Kategorie: Data Maintenance

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Dozent

Google Cloud Training

Google Cloud

2.004 Kurse3.685.025 Lernende

von

Google Cloud

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten

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Häufig gestellte Fragen

This Professional Certificate is designed to be completed in three and a half months at five hours per week.

One (1) year of experience with one or more of the following:

• A common query language such as SQL

• Extract, transform, load activities

• Data modeling

• Machine learning and/or statistics

• Programming in Python

We strongly recommend you take these courses in order, beginning with Big Data and Machine Learning Fundamentals. This is especially important when completing the Qwiklabs projects, as these hands-on labs build upon the work you complete in preceding courses.

Weitere Fragen

Besuchen Sie die das Hilfe-Center für Kursteilnehmer.

Finanzielle Unterstützung verfügbar,

¹ Median salary and job opening data are sourced from Lightcast™ Job Postings Report. Content Creator, Machine Learning Engineer and Salesforce Development Representative (1/1/2024 - 12/31/2024) All other job roles (11/1/2024 - 11/1/2025)