Bien que les approches traditionnelles utilisant des lacs de données et des entrepôts de données puissent être efficaces, elles présentent des inconvénients, en particulier dans les grands environnements d'entreprise. Ce cours présente le concept de data lakehouse et les produits Google Cloud utilisés pour en créer un. Une architecture de lakehouse utilise des sources de données basées sur des normes ouvertes et combine les meilleures fonctionnalités des lacs et des entrepôts de données, ce qui permet de pallier de nombreuses lacunes.

Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
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Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français“

Dozent: Google Cloud Training
Bei enthalten
11 Bewertungen
Was Sie lernen werden
Faire la différence entre un lac de données, un entrepôt de données et un data lakehouse
Expliquer le concept de data lakehouse et comment il permet de surmonter les limites des lacs et des entrepôts de données traditionnels
Identifier les différentes sources de données que BigQuery peut interroger
Reconnaître les possibilités offertes par BigQuery pour créer des modèles d'IA et y accéder
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Security
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Data Governance
- Kategorie: Metadata Management
- Kategorie: Data Warehousing
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Data Architecture
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Analytics
- Kategorie: Data Integration
- Kategorie: Data Management
- Kategorie: Advanced Analytics
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Operational Databases
- Kategorie: Data Lakes
- Kategorie: Cloud Storage
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4 Aufgaben
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Geprüft am 6. Apr. 2021
A bug in FR version in Week 2 : the question in French invites to select one single version whereas it should invite to select multiple true statements

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