Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Đăng nhập
Xem tất cả kết quả
Menu
Đăng nhập Đăng ký miễn phí

GCP - Google Cloud Professional Data Engineer Certification

Chứng chỉ Kỹ sư Dữ liệu Chuyên nghiệp GCP - Google Cloud

Chứng chỉ Kỹ sư Dữ liệu Chuyên nghiệp GCP - Google Cloud

Học Chứng chỉ Kỹ sư Dữ liệu Chuyên nghiệp Google Cloud với 80+ bài thực hành về lưu trữ, Cơ sở dữ liệu và các dịch vụ ML trên GCP

4.5
(5,916 đánh giá)
40,931 học viên
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
79.000đ 389.000đ -80%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
32.5 giờ video
275 bài giảng
37 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 07/06/2026
#Big Data #Cloud Computing #Data Engineering #Google Cloud Platform

Bạn sẽ học được gì

Nắm vững Khái niệm Cơ bản về Kỹ thuật Dữ liệu & Cơ sở dữ liệu
Triển khai các dịch vụ hạ tầng GCP cơ bản - Máy ảo, Container, GKE, GAE, Cloud Run
Tìm hiểu các sản phẩm Lưu trữ như Cloud Storage, Disk, Filestore cho Dữ liệu phi cấu trúc
Giải pháp Dữ liệu có cấu trúc - SQL, Spanner, BigQuery
Lưu trữ dữ liệu bán cấu trúc khổng lồ trong BigTable, Datastore
Triển khai Data Pipeline trên các sản phẩm Xử lý Dữ liệu khác nhau - DataFlow (Apache Beam), DataProc (Hadoop/Spark), Data Fusion, Composer (Airflow)
Làm sạch, xử lý và chuẩn bị Dữ liệu với DataPrep
Kiến thức cơ bản về Máy học & các Sản phẩm Giải pháp ML trên GCP
Tìm kiếm Tài sản Dữ liệu từ Data Catalog
Trực quan hóa Dữ liệu bằng cách tạo Báo cáo & Bảng điều khiển với Google Data Studio
Sử dụng API ML có sẵn (Thị giác, Ngôn ngữ, Giọng nói) trong ứng dụng của bạn
Áp dụng Auto ML trên dữ liệu riêng để xây dựng mô hình
Xây dựng Mô hình Máy học Tùy chỉnh với Notebook, Thư viện Scikit Learn
Triển khai Mô hình Scikit-learn, Tensorflow dưới dạng endpoint để dự đoán
Phát hiện dữ liệu PII nhạy cảm với API Data Loss Prevention (DLP)
Lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu quy mô petabyte với giải pháp kho dữ liệu đám mây BigQuery của Google
Tách rời ứng dụng với giao tiếp không đồng bộ Google Cloud Pub/Sub
Lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ để truy cập nhanh hơn với cơ sở dữ liệu Memory Store Redis

Yêu cầu

Sự nhiệt tình & tận tâm để học GCP - nền tảng đám mây của tương lai
Tài khoản Google Cloud - (thẻ ghi nợ hoặc thẻ tín dụng hợp lệ)

Đối tượng phù hợp

Kỹ sư Đám mây muốn được chứng nhận Kỹ sư Dữ liệu Google Cloud
Bất kỳ ai muốn sử dụng Google Cloud cho Data Pipeline trong Tổ chức
Kỹ sư Dữ liệu muốn tìm hiểu các sản phẩm GCP khác nhau cho Kỹ thuật Dữ liệu
Bất kỳ ai muốn tìm hiểu về các Sản phẩm Lưu trữ & Cơ sở dữ liệu để Lưu trữ Dữ liệu
Bất kỳ ai muốn triển khai Mô hình ML/Data Pipeline trên Google Cloud

Nội dung khóa học

54 phần • 269 bài giảng
1 Tổng quan về Chứng chỉ Kỹ sư Dữ liệu
2 Mẹo học trên Udemy
3 Câu hỏi thường gặp về khóa học
4 Tổng quan về khóa học
5 Tài liệu khóa học có thể tải xuống
1 Tổng quan về Kỹ thuật Dữ liệu
2 Các loại Dữ liệu
3 Dữ liệu theo lô so với Dữ liệu trực tuyến
1 Vùng & Khu vực trên GCP
2 Tạo Tài khoản GCP Free Tier
3 Lưu ý về Tài khoản GCP
4 Các dịch vụ GCP (cho kỳ thi Kỹ sư Dữ liệu)
1 Giới thiệu Phần học
2 Kiến thức cơ bản về IAM - Định danh
3 [Thực hành] IAM - Vai trò & Quyền
4 [Thực hành] Gán Vai trò cho Định danh
5 Phản hồi của bạn rất quan trọng
6 [Thực hành] IAM - Tài khoản Dịch vụ
7 [Thực hành] Triển khai Compute Engine (IAAS)
8 [Thực hành] Triển khai Ứng dụng trên App Engine (PAAS)
9 [Thực hành] Triển khai ứng dụng dạng Container trên Google Kubernetes Engine - GKE (CAAS)
10 Ghi chú
11 Tạo Image Docker đầu tiên - V2
12 Tối ưu hóa Image Docker & Chạy Docker Container - V2
13 Đẩy Image Docker lên Container Registry - V2
14 Container registry đã ngừng hỗ trợ
15 [Thực hành] Cloud Run - Triển khai dưới dạng Dịch vụ
16 [Thực hành] Cloud Run - Triển khai dưới dạng Job
17 [Thực hành] Cloud Function
1 Tổng quan về các Sản phẩm Lưu trữ khác nhau
1 Giới thiệu về Google Cloud Storage
2 Vị trí Lưu trữ & Loại Lưu trữ
3 [Thực hành] Cloud Storage
4 [Thực hành] Quản lý vòng đời đối tượng
5 [Thực hành] Bảo mật Dữ liệu với Mã hóa
6 [Thực hành] Bảo mật Dữ liệu với Mã hóa (Tiếp theo...)
7 [Thực hành] Phiên bản hóa đối tượng
8 [Thực hành] Kiểm soát Truy cập Cloud Storage Phần - I
9 [Thực hành] Kiểm soát Truy cập Cloud Storage Phần - II
10 [Thực hành] Signed URL - Truy cập Tạm thời
11 [Thực hành] Chính sách Lưu giữ Bucket
12 Chi phí GCS
1 [Thực hành] Google cloud storage từ NEW CLI Phần - 1
2 [Thực hành] Google cloud storage từ NEW CLI Phần - 2
3 GCS Auto Storage class - V2
4 Bảo mật GCS - UBLA & ACLs - V2
5 GCS Object versioning - V2
6 Bài tập - GCS
1 Di chuyển - Dịch vụ Di chuyển Dữ liệu
2 [Thực hành] Di chuyển - Dịch vụ Di chuyển Dữ liệu
1 [Thực hành] Block Storage: Persistence Disk - Local SSD
2 [Thực hành] File Store
3 Lưu trữ - Nên dùng loại lưu trữ nào khi nào
1 Các chủ đề được đề cập - khái niệm cơ sở dữ liệu
2 OLTP vs OLAP
3 Mở rộng theo chiều dọc vs chiều ngang
4 RPO & RTO
5 Tính sẵn sàng & Độ bền
1 Các Sản phẩm Cơ sở dữ liệu GCP khác nhau
1 Giới thiệu về Cloud SQL
2 [Thực hành] Triển khai instance Cloud SQL
3 [Thực hành] Kết nối Cloud SQL
4 [Thực hành] Di chuyển Cơ sở dữ liệu lên Cloud SQL
5 [Thực hành] Dự phòng Cloud SQL
6 [Thực hành] Khám phá Giao diện Cloud SQL
1 Giới thiệu về Cloud Spanner
2 Phản hồi của bạn rất quan trọng
3 [Thực hành] Cloud Spanner Phần - I
4 [Thực hành] Cloud Spanner Phần - II
5 Xóa Spanner Instance
6 Nên dùng RDBMS nào khi nào
1 Giới thiệu về NoSQL
1 Giới thiệu về Datastore
2 [Thực hành] Cloud Datastore
3 [Thực hành] Cloud Firestore
1 [Thực hành] Cloud MemoryStore Redis Phần - I
2 [Thực hành] Cloud MemoryStore Redis Phần - II
1 Giới thiệu về Cloud BigTable
2 [Thực hành] Cloud BigTable - Tạo Instance
3 [Thực hành] Cloud BigTable - Dòng lệnh CBT
4 Chi phí Cloud BigTable
1 Các Giải pháp Xử lý Dữ liệu GCP khác nhau
1 Giới thiệu về Cloud BigQuery
2 Lưu ý về Tài khoản GCP
3 [Thực hành] Khám phá Giao diện BigQuery + Bộ dữ liệu Công khai
4 [Thực hành] Khám phá Giao diện BigQuery + Bộ dữ liệu Công khai (Tiếp theo...)
5 [Thực hành] Tải Dữ liệu từ Máy cục bộ
6 Chi phí Google BigQuery
1 Giới thiệu về Pub/Sub
2 [Thực hành] Cloud Pub/Sub Phần - I (Giao diện)
3 [Thực hành] Cloud Pub/Sub Phần - II (Giao diện)
4 [Thực hành] Cloud Pub/Sub với Python
5 [Thực hành] Cloud Pub/Sub Topic với Schema
6 [Thực hành] Cloud Pub/Sub với Gcloud
7 [Thực hành] Loại giao hàng Cloud Pub/Sub Subscription Phần 1 - V2
8 [Thực hành] Loại giao hàng Cloud Pub/Sub Subscription Phần 2 - V2
9 [Thực hành] Loại giao hàng Cloud Pub/Sub Subscription Phần 3 - V2
10 Giới thiệu về Pub/Sub Lite - V2
11 [Thực hành] Pub/Sub Lite Topic & Subscription Phần 1- V2
12 [Thực hành] Pub/Sub Lite Topic & Subscription Phần 2 - V2
1 Giới thiệu Cloud DataFlow
2 [Thực hành] Cloud DataFlow - Job WordCount
3 [Thực hành] Cloud Dataflow - Gửi Job với Template có sẵn
4 [Thực hành] Cloud DataFlow - Notebook Instance Phần - I
5 [Thực hành] Cloud DataFlow - Notebook Instance Phần - II
6 [Thực hành] Cloud DataFlow - Gửi Job Tùy chỉnh
1 Giới thiệu Cloud DataProc
2 [Thực hành] Tạo Cloud DataProc Cluster
3 [Thực hành] Cloud DataProc - Gửi Spark Job
4 [Thực hành] Cloud DataProc - Gửi PySpark Job
5 [Thực hành] Cloud DataProc Notebook Instance
1 Tạo Dataproc Cluster - V2
2 Khám phá Dataproc Cluster - V2
3 Gửi spark-sql Job đến Dataproc Cluster Phần - 1
4 Gửi spark-sql Job đến Dataproc Cluster Phần - 2
5 Gửi sparkR, pyspark Job đến Dataproc Cluster
6 Tạo workflow với nhiều job trên Dataproc cluster
1 [Thực hành] Giới thiệu về Data Fusion - Tạo Instance
2 [Thực hành] Data Fusion - Triển khai Pipeline
3 [Thực hành] Data Fusion - Chạy Pipeline trên DataProc Cluster - Thất bại
4 [Thực hành] Data Fusion - Chạy Pipeline trên DataProc Cluster - Thành công
1 [Thực hành] Giới thiệu về Composer - Tạo Instance
2 [Thực hành] Tạo DAG đầu tiên trong Cloud Composer
1 Giới thiệu về API DLP
2 [Thực hành] Demo API DLP
3 TEMPLATES, INFO_TYPES & MATCH
4 [Thực hành] Tạo Stored INFO_TYPE
5 [Thực hành] Tạo Template
6 [Thực hành] Tạo Job để Kiểm tra
7 [Thực hành] Template cho Xóa định danh
1 Giới thiệu về Data Catalog
2 [Thực hành] Data Catalog - Tìm kiếm - Tag Template
1 Giới thiệu Mô-đun
1 Máy học là gì
2 Các loại Hệ thống ML khác nhau
3 Quy trình làm việc của Máy học
4 Giải pháp GCP cho Máy học
1 Giới thiệu về DataPrep
2 [Thực hành] Cloud DataPrep Phần - I
3 [Thực hành] Cloud DataPrep Phần - II
4 [Thực hành] Cloud DataPrep Phần - III
1 Giới thiệu về Mô hình có sẵn
2 [Thực hành] Demo Vision API
3 [Thực hành] Demo Vision API với Gcloud
4 [Thực hành] Demo Vision API - Python SDK
5 [Thực hành] Demo Natural Language API - gcloud Phần I
6 [Thực hành] Demo Natural Language API - gcloud Phần II
7 [Thực hành] Demo Natural Language API - Python SDK
8 [Thực hành] Demo Speech to Text API
9 Bảng giá ML Prebuilt API
1 Auto Machine Learning là gì
2 [Thực hành] Phân loại văn bản với Auto ML Phần I
3 [Thực hành] Phân loại văn bản với Auto ML Phần II
4 [Thực hành] Phân loại văn bản với Auto ML Phần III
5 [Thực hành] Nhận diện loài hoa với Auto ML Phần I
6 [Thực hành] Nhận diện loài hoa với Auto ML Phần II
7 [Thực hành] Nhận diện loài hoa với Auto ML Phần III
1 Phương pháp Custom Training trong GCP - Notebook
2 [Thực hành] Tạo Model trong Scikit-learn Framework
3 [Thực hành] Import Model vào Vertex API - Triển khai Endpoint
4 [Thực hành] Kiểm tra EndPoint
1 Giới thiệu BigQuery ML
2 Mã nguồn cho phần này
3 [Thực hành] BigQuery ML
1 [Thực hành] Google Cloud DataStudio - I
2 [Thực hành] Google Cloud DataStudio - II
1 Hướng đi tiếp theo
1 Chào mừng đến với Apache Beam
1 Giới thiệu Apache Beam
2 Apache Beam ra đời như thế nào
3 Apache Beam có nhanh không
4 Kiến trúc Beam
5 Lập trình với Beam
6 Cài đặt Apache Beam
1 Tạo Pipeline đầu tiên bằng Beam - I
2 Tạo Pipeline đầu tiên bằng Beam - II
3 Gom tất cả mã vào một cell
1 Create
2 Flatten
3 Map/FlatMap
4 Filter
5 ParDo
6 Keys, Values, String
7 KwSwap
8 Partition
9 Regular Expression
1 Hàm tổng hợp - I
2 Hàm tổng hợp - II
1 Chào mừng đến với BigQuery
2 BigQuery & Các tính năng
3 Cơ sở dữ liệu dạng cột
4 Kiến trúc BigQuery
1 Cloud BigQuery trong Sandbox
2 Hướng dẫn giao diện Cloud BigQuery
1 [Thực hành] Bắt đầu với SQL Query
2 [Thực hành] SQL query Phần - 2
3 [Thực hành] SQL query Phần - 3
4 [Thực hành] SQL query Phần - 4
5 [Thực hành] SQL query Phần - 5
6 [Thực hành] SQL query Phần - 6
7 [Thực hành] SQL query Phần - 7
8 [Thực hành] Lưu & Chia sẻ Query
1 [Thực hành] Làm việc với Dataset - 1
2 [Thực hành] Làm việc với Dataset - 2
3 [Thực hành] Làm việc với Dataset - 3
4 [Thực hành] Làm việc với Dataset - 4
5 [Thực hành] Làm việc với Bảng - 1
6 [Thực hành] Làm việc với Bảng - 2
7 [Thực hành] Làm việc với Bảng - 3
8 [Thực hành] Làm việc với Bảng - 4
9 [Thực hành] Tạo bảng từ vị trí khác
10 [Thực hành] Tạo bảng từ file Jsonl
1 [Thực hành] BigQuery Partition Phần - 1
2 [Thực hành] BigQuery Partition Phần - 2
3 [Thực hành] BigQuery Partition Phần - 3
4 [Thực hành] BigQuery Partition Phần - 4
5 [Thực hành] BigQuery Partition Phần - 5
6 [Thực hành] Demo BigQuery Clustering
1 Tạo Dataset từ Python
2 Tạo Bảng & Tải Dữ liệu từ Python
1 1. Tạo Repository và Workspace trong Data Form
2 2. Kết nối Repository với Github bằng Secret Manager Token
3 3. Chạy View trong DataForm và Commit
4 4. Commit sang Git Branch khác với Workspace khác
5 5. Chạy Dataform trên máy cục bộ
1 Giới thiệu DataStream
2 [Thực hành] Cloud SQL sang BigQuery Phần - 1
3 [Thực hành] Cloud SQL sang BigQuery Phần - 2
4 [Thực hành] Cloud SQL sang BigQuery Phần - 3
5 [Thực hành] Cloud SQL sang Cloud Storage
6 Dọn dẹp tài nguyên Datastream
1 1 . Kỹ thuật tối ưu hóa Phần -1
2 1 . Kỹ thuật tối ưu hóa Phần -2
3 1 . Kỹ thuật tối ưu hóa Phần -3
4 1 . Kỹ thuật tối ưu hóa Phần -4
5 2 . Kỹ thuật tối ưu hóa
6 3. Kỹ thuật tối ưu hóa
7 4. Kỹ thuật tối ưu hóa
8 5. Kỹ thuật tối ưu hóa
9 6 . Kỹ thuật tối ưu hóa
10 7 . Kỹ thuật tối ưu hóa Phần - 1
11 7 . Kỹ thuật tối ưu hóa Phần - 2
12 8 . Kỹ thuật tối ưu hóa
13 9. Kỹ thuật tối ưu hóa
14 10. Kỹ thuật tối ưu hóa
15 11. Kỹ thuật tối ưu hóa
16 12. Kỹ thuật tối ưu hóa
17 13. Kỹ thuật tối ưu hóa
18 14. Kỹ thuật tối ưu hóa
19 15. Kỹ thuật tối ưu hóa
1 16. Kỹ thuật tối ưu hóa
2 17. Kỹ thuật tối ưu hóa
3 18. Kỹ thuật tối ưu hóa
4 19. Kỹ thuật tối ưu hóa
5 20. Kỹ thuật tối ưu hóa Phần - 1
6 20. Kỹ thuật tối ưu hóa Phần - 2
7 21. Kỹ thuật tối ưu hóa
8 22. Kỹ thuật tối ưu hóa
9 23. Kỹ thuật tối ưu hóa
1 24. Kỹ thuật tối ưu hóa
2 25. Kỹ thuật tối ưu hóa
3 26. Kỹ thuật tối ưu hóa
4 27. Kỹ thuật tối ưu hóa
5 28. Kỹ thuật tối ưu hóa
6 29. Kỹ thuật tối ưu hóa
7 30. Kỹ thuật tối ưu hóa Phần - 1
8 30. Kỹ thuật tối ưu hóa Phần - 2
9 31. Kỹ thuật tối ưu hóa
1 Bài giảng bổ sung

Giới thiệu khóa học

Google Cloud Platform GCP is Fastest growing Public cloud. PDE (Professional Cloud Data Engineer) certification is the one which help to deploy Data Pipeline inside GCP cloud.

This course has 16+ Hours of insanely great video content with 80+ hands-on Lab (Most Practical Course)

------------------------------------------------------------------

Some Feedback about course from STUDENTS :

5 ⭐- Recommended ankits all GCP certification course. all are very much comprehensive & fully practical course.

5 ⭐- great overview of all topics, highly recommended course

good explaination of the various data services

5 ⭐- One of the awesome GCP data engineer course i have ever watched, learned a lot, Thank you @ankit Mistry.

5 ⭐- The instructor gives very detailed and easy-to-understand explanations. In addition, he explores the theoretical concepts inside the Google Cloud Console. So, it's very practical, as well. I highly recommened.

5 ⭐- Good course with lots of practical work to follow along and learn from.

------------------------------------------------------------------

  • Do you want to Deploy Data Pipeline inside GCP.

  • Do you want to learn about different Storage, database, Processing, ML product offering by GCP to get insight about data.

  • Do you want to do Data Processing  where Internet's biggest App like Google Search, YouTube, GMAIL (Billion users app) store their data, process data & find meaningful insight with ML from your data

If Yes, You are at right place.

------------------------------------------------------------------

Why Cloud, GCP, Certification, Data Engineering ?

  • Cloud is the future , & GCP is Fastest growing Public cloud.

  • 87% of Google Cloud certified individuals are more confident about their cloud skills.

  • More than 1 in 4 of Google Cloud certified individuals took on more responsibility or leadership roles at work.

------------------------------------------------------------------

Google Cloud : Professional Cloud Data Engineer Certification is the best to invest time and energy to scale your data storage & processing demand.

I am all exited to help you on your journey  towards Google Cloud Professional Cloud Data Engineer Certification.

So, I created most practical comprehensive course will prepare you for Professional Cloud Data Engineer certification, having 16+ hours of HD quality video content.

------------------------------------------------------------------

Why Enroll in this course?

I believe in learning by doing and it's very much practical course

  • 80+ Hands-on Demo

  • 80% Practical's + 20% Theory - Highly Practical course

  • Highly relevant to exam topics

  • Covers all major topics related to Storage, Database, processing & ML

  • Minimum on Slides + Maximum on GCP cloud console

------------------------------------------------------------------

Have a look at course curriculum, to see depth of Course coverage.

Major Theme of this certification course are:

------------------------------------------------------------------

1. Data Engineering & GCP Basic Services

In this module I will Start with Data engineering pipeline,

Different Types of data :  structure data, semi-structured data, unstructured data, some concept related to batch data processing and stream data GCP related concepts like GCP region and Zones, how to create a GCP account & various GCP service being offered from the data engineering perspective.

Then we'll see about GCP basic infrastructure services like IAM, VM, kubernetes provisioning, app engine, cloud run and cloud function deployment.

------------------------------------------------------------------

2. Data Storage in GCP

In this module I will teach you different Data storage product for storing unstructured data, Google cloud storage, file Store, persistent disk storage, local SSD storage and how to do data migration from on-premise to GCP. 

------------------------------------------------------------------

3. Database Offering by GCP

In this module I will teach you Database solution for storing structured data & semi-structured data.

  • For storing structured data inside GCP we have a Google cloud SQL and a cloud spanner is available.

  • For semi-structured data inside the GCP we have a Google cloud BigTable,  DataStore/firestore and for in memory power MemoryStore available

------------------------------------------------------------------

4. Data Processing in GCP

In This Data processing section we will begin with Data warehousing analytical data processing solution google cloud BigQuery and for asynchronous communication we will see Google cloud PubSub services.

For developing complete pipeline inside GCP - 

  • Dataflow Apache beam solution inside Google cloud

  • Google cloud DataProc for lift and shift Hadoop and Spark job

  • Without writing code with just drag and drop build complete pipeline with cloud Data fusion

  • Monitor Author and schedule a complete workflow we have a Apache airflow - Cloud Composer is available

  • For sensitive and personally identifiable data detection Data loss prevention API - DLP

  • Search for or all data set at one single place Data Catalog is available

------------------------------------------------------------------

5. ML/AI offering in GCP

In this module we will begin with basics of Machine learning

Prepare your data with intelligent data preparation tool  Dataprep before throwing all your data to a machine learning algorithm

We will see different pre-built machine learning API for vision, language and speech

Double auto machine learning model with AutoML

Building custom machine learning model with various framework life tensorflow, scikit learn and Pytorch

Bigquery ML for machine learning training with SQL

At the end we will see how to create beautiful reports and visualization with in browser Google cloud data studio tool

------------------------------------------------------------------

This course also comes with:

  • Lifetime access to all course material & updates

  • Q&A Section

  • A 30 Day Money Back Guarantee - "No Questions Asked"

  • Udemy Certificate of Completion

So, What are you waiting for, Enroll NOW and I will see you inside course.

Regards

Ankit Mistry

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Big Data
Hiển thị tất cả khoá học Cloud Computing
Hiển thị tất cả khoá học Data Engineering
Hiển thị tất cả khoá học Google Cloud Platform
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊