Os dois principais componentes de um pipeline de dados são data lakes e warehouses. Neste curso, destacamos os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse disponíveis no Google Cloud de forma detalhada e técnica. Além disso, também descrevemos o papel de um engenheiro de dados, os benefícios de um pipeline de dados funcional para operações comerciais e analisamos por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente de nuvem.
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
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Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português“
Dozent: Google Cloud Training
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
23 Bewertungen
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Diferenciar data lakes de data warehouses.
Conhecer os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse disponíveis no Google Cloud.
Entender o papel de um engenheiro de dados e quais os benefícios de um pipeline de dados funcional para as operações comerciais.
Analisar por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente na nuvem.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Security
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Data Warehousing
- Kategorie: Data Governance
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Data Architecture
- Kategorie: Advanced Analytics
- Kategorie: Metadata Management
- Kategorie: Cloud Computing Architecture
- Kategorie: Data Management
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Data Lakes
- Kategorie: Operational Databases
- Kategorie: Cloud Storage
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Portugiesisch (Brasilien)
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