About this Specialization
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How the Specialization Works

Take Courses

A Coursera Specialization is a series of courses that helps you master a skill. To begin, enroll in the Specialization directly, or review its courses and choose the one you'd like to start with. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. It’s okay to complete just one course — you can pause your learning or end your subscription at any time. Visit your learner dashboard to track your course enrollments and your progress.

Hands-on Project

Every Specialization includes a hands-on project. You'll need to successfully finish the project(s) to complete the Specialization and earn your certificate. If the Specialization includes a separate course for the hands-on project, you'll need to finish each of the other courses before you can start it.

Earn a Certificate

When you finish every course and complete the hands-on project, you'll earn a Certificate that you can share with prospective employers and your professional network.

how it works

There are 5 Courses in this Specialization

Course1

Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals auf Deutsch

In diesem einwöchigen On-Demand-Intensivkurs erhalten die Teilnehmer eine Einführung in die Funktionen der Google Cloud Platform (GCP) für Big Data und maschinelles Lernen. Dabei wird ein kurzer Überblick über die Google Cloud Platform geboten, während die Funktionen für die Datenverarbeitung eingehender behandelt werden. Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage: • den Zweck und den Nutzen der wichtigsten Produkte für Big Data und maschinelles Lernen in der Google Cloud Platform zu beschreiben, • vorhandene MySQL- und Hadoop-/Pig-/Spark-/Hive-Arbeitslasten mit Cloud SQL und Cloud Dataproc zur Google Cloud Platform zu migrieren, • mit BigQuery und Cloud Datalab interaktive Datenanalysen auszuführen, • eine Auswahl zwischen Cloud SQL, BigTable und Datastore zu treffen, • mit TensorFlow ein neuronales Netzwerk zu trainieren und zu verwenden, • eine Auswahl zwischen verschiedenen Datenverarbeitungsprodukten in der Google Cloud Platform zu treffen. Wenn Sie sich zu diesem Kurs anmelden möchten, sollten Sie ungefähr ein (1) Jahr Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche haben: • Gängige Abfragesprache wie SQL • Extraktions-, Transformations-, Ladeaktivitäten • Datenmodellierung • Maschinelles Lernen und/oder Statistik • Programmierung in Python Hinweise zum Google-Konto: • Sie benötigen ein Google-/Gmail-Konto und eine Kreditkarte oder ein Bankkonto, um sich für den kostenlosen Test der Google Cloud Platform zu registrieren (in China stehen die Dienste von Google derzeit nicht zur Verfügung). • Wenn Sie Google Cloud Platform-Kunde mit Rechnungsadresse in der Europäischen Union (EU) oder Russland sind, lesen Sie sich die Dokumentation zur Mehrwertsteuer unter https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview durch. • Weitere häufig gestellte Fragen zum kostenlosen Test der Google Cloud Platform finden Sie unter https://cloud.google.com/free-trial/. Buscando la versión en español de este curso? Visita https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-es/ このコースの日本語版をお探しですか?https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-jp/...
Course2

Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform auf Deutsch

Dieser einwöchige On-Demand-Schnellkurs bietet Teilnehmern eine praktische Einführung in die Entwicklung und Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) mithilfe der Google Cloud Platform. Mit einem Mix aus Präsentationen, Demos und praxisorientierten Labs machen Sie sich mit ML- und TensorFlow-Konzepten vertraut und lernen, wie Sie ML-Modelle entwickeln, bewerten und zur Bereitstellung vorbereiten. LERNZIELE Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen: ● Anwendungsfälle für maschinelles Lernen bestimmen ● ML-Modelle mit TensorFlow erstellen ● Skalierbare, bereitstellbare ML-Modelle mit Cloud ML erstellen ● Bedeutung der Vorverarbeitung und Kombination von Funktionen erkennen ● Erweiterte ML-Konzepte in Modelle integrieren ● Trainierte ML-Modelle für die Bereitstellung vorbereiten VORAUSSETZUNGEN Für maximale Lernerfolge sollten die Teilnehmer Folgendes mitbringen: ● Abgeschlossener Kurs "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" ODER gleichwertige Kenntnisse ● Grundkenntnisse in gängigen Abfragesprachen wie SQL ● Erfahrung mit Datenmodellierung, Extraktion, Transformation und Ladeaktivitäten ● Kenntnisse im Entwickeln von Anwendungen mit einer gängigen Programmiersprache wie Python ● Vertrautheit mit maschinellem Lernen und/oder Statistik Hinweise zum Google-Konto: • Wenn Sie sich für die kostenlose Testversion der Google Cloud Platform registrieren möchten, benötigen Sie ein Google-/Gmail-Konto und eine Kreditkarte oder ein Bankkonto. In China sind Google-Dienste derzeit nicht verfügbar. • Kunden der Google Cloud Platform mit Rechnungsadresse in der Europäischen Union (EU) oder Russland finden hilfreiche Hinweise zur Mehrwertsteuer unter: https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • Weitere FAQs zur kostenlosen Testversion der Google Cloud Platform finden Sie unter: https://cloud.google.com/free-trial/....
Course3

Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform auf Deutsch

Dieser einwöchige Intensivkurs baut auf vorherigen Kursen der Spezialisierung "Data Engineering on Google Cloud Platform" auf. Sie lernen mit Videoschulungen, Demonstrationen und praxisorientierten Labs, wie Sie Computing-Cluster erstellen und verwalten, sodass Hadoop-, Spark-, Pig- und/oder Hive-Jobs auf der Google Cloud Platform ausgeführt werden können. Außerdem lernen Sie, wie Sie von diesen Computing-Clustern aus auf verschiedene Cloud Storage-Optionen zugreifen und die Funktionen des maschinellen Lernens von Google in die Analyseprogramme dieser Anwendungen integrieren. In den praxisorientierten Labs verwenden Sie die Webkonsole und Befehlszeilenschnittstellen, um Dataproc-Cluster zu erstellen und zu verwalten. Darüber hinaus nutzen Sie Cluster, um Spark- und Pig-Jobs auszuführen. Sie erstellen dann IPython-Notebooks, die in BigQuery und Storage integriert werden können und die Spark verwenden. Zum Abschluss integrieren Sie die APIs für maschinelles Lernen in Ihre Datenanalyse. Voraussetzungen • Google Cloud Platform Big Data & Machine Learning Fundamentals (oder vergleichbare Erfahrung) • Einige Kenntnisse über Python...
Course4

Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow auf Deutsch

Dieser einwöchige On-Demand-Kompaktkurs baut auf folgendem Kurs auf: "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals". In den von einem Kursleiter geführten Präsentationen, Demonstrationen und praktischen Labs erhalten die Teilnehmer eine Einführung in die managementfreie Datenverarbeitung in Data Warehousing, Analysen und Pipelines. Voraussetzungen: • Kurs: "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" • Erfahrung in der Verwendung einer SQL-ähnlichen Abfragesprache für die Datenanalyse • Python- oder Java-Kenntnisse Hinweis zum Google-Konto: • Zum Registrieren für die kostenlose Google Cloud Platform-Testversion benötigen Sie ein Google/Gmail-Konto sowie eine Kreditkarte oder ein Bankkonto. In China sind Google-Dienste derzeit nicht verfügbar. • Wenn Sie als Google Cloud Platform-Kunde eine Rechnungsadresse in der EU oder in Russland haben, lesen Sie den Artikel "Übersicht zur Mehrwertsteuer" unter: https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • Weitere FAQ zur kostenlosen Google Cloud Platform-Testversion finden Sie unter: https://cloud.google.com/free-trial/...

About Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

Frequently Asked Questions

  • Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

  • This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

  • This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

More questions? Visit the Learner Help Center.