In diesem Kurs lernen Sie Data Engineering on Google Cloud sowie die Rollen und Verantwortlichkeiten von Data Engineers kennen und sehen, wie diese mit den Angeboten von Google Cloud zusammenhängen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Herausforderungen im Bereich Data Engineering meistern können.
Einführung in Data Engineering in Google Cloud
Gain insight into a topic and learn the fundamentals.
Beginner level
No prior experience required
9 hours to complete
Flexible schedule
Learn at your own pace
What you'll learn
Die Rolle von Data Engineers verstehen.
Aufgaben und Kernkomponenten des Data Engineering identifizieren, die in Google Cloud verwendet werden.
Lernen, wie Sie Datenpipelines mit unterschiedlichen Mustern in Google Cloud erstellen und bereitstellen.
Verschiedene Automatisierungstechniken in Google Cloud identifizieren und nutzen.
Skills you'll gain
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Recently updated!
September 2025
Assessments
6 assignments
Taught in German
See how employees at top companies are mastering in-demand skills
There are 8 modules in this course
In diesem Modul wird der Kurs „Einführung in Data Engineering in Google Cloud“ vorgestellt. Die Teilnehmer erhalten einen Überblick über den Aufbau und die Ziele des Kurses.
What's included
1 video
In diesem Modul wird die Rolle des Data Engineers vorgestellt. Außerdem werden wichtige Konzepte wie Datenquellen und ‑senken, Datenformate, Speicheroptionen in Google Cloud, die Metadatenverwaltung und die Nutzung von Analytics Hub für die Weitergabe von Daten innerhalb und außerhalb einer Organisation angesprochen.
What's included
9 videos1 assignment1 app item
Dieses Modul bietet einen Überblick über die Datenreplikation und ‑migration in Google Cloud. Behandelt werden die grundlegende Architektur, das gcloud-Befehlszeilentool, Storage Transfer Service, Transfer Appliance und Datastream, einschließlich der jeweiligen Funktionen und Anwendungsfälle.
What's included
6 videos1 assignment1 app item
In diesem Modul geht es um Datenextrahierungs- und ‑ladevorgänge in Google Cloud, insbesondere mit BigQuery. Es deckt die grundlegende Architektur für Extrahierungs- und Ladevorgänge, das bq-Befehlszeilentool, BigQuery Data Transfer Service und BigLake als Alternative zu herkömmlichen Extrahierungs-Lade-Mustern ab.
What's included
6 videos1 assignment1 app item
Dieses Modul bietet einen Überblick über ELT-Prozesse (Extrahieren, Laden, Transformieren) in Google Cloud. Beschrieben werden die grundlegende ELT-Architektur, ein gängiges Beispiel für eine ELT-Pipeline, die BigQuery-Funktionen für das Scripting und Planen von SQL sowie die Funktionen und Anwendungsfälle von Dataform.
What's included
5 videos1 assignment1 app item
Dieses Modul bietet einen Überblick über ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) in Google Cloud. Vorgestellt werden die grundlegende ETL-Architektur, GUI-Tools, Optionen für die Batch- und Streamingdatenverarbeitung (Dataproc, Dataproc Serverless) und die Rolle von Bigtable in Datenpipelines.
What's included
8 videos1 assignment2 app items
In diesem Modul geht es um Automatisierungsmuster und Optionen für Pipelines in Google Cloud. Besprochen werden verschiedene Tools und Dienste wie Cloud Scheduler, Workflows, Cloud Composer, Cloud Run Functions und Eventarc, einschließlich der jeweiligen Funktionen und Anwendungsfälle für die Automatisierung.
What's included
7 videos1 assignment1 app item
Im letzten Abschnitt werden die Inhalte des Kurses noch einmal zusammengefasst und weitere Lernangebote empfohlen.
What's included
1 video1 reading
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Felipe M.
Learner since 2018
"To be able to take courses at my own pace and rhythm has been an amazing experience. I can learn whenever it fits my schedule and mood."
Jennifer J.
Learner since 2020
"I directly applied the concepts and skills I learned from my courses to an exciting new project at work."
Larry W.
Learner since 2021
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