In diesem Kurs erfahren Sie mehr über Data Engineering in der Google Cloud, die Rollen und Verantwortlichkeiten von Data Engineers und wie diese den Angeboten von Google Cloud zugeordnet werden. Sie erfahren auch, wie Sie Herausforderungen im Data Engineering angehen können.

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Was Sie lernen werden
Verstehen Sie die Rolle eines Data Engineers.
Identifizierung von Data-Engineering-Aufgaben und Kernkomponenten, die in der Google Cloud verwendet werden.
Verstehen Sie, wie man Datenpipelines mit unterschiedlichen Mustern in der Google Cloud erstellt und bereitstellt.
Verschiedene Automatisierungstechniken in der Google Cloud zu identifizieren und zu nutzen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Google Cloud-Platform
- Kategorie: Datenspeicherung
- Kategorie: Data-Warehousing
- Kategorie: Automatisierung
- Kategorie: Datenmanagement
- Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
- Kategorie: Apache Airflow
- Kategorie: Verwaltung von Metadaten
- Kategorie: Cloud-Technik
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Gemeinsame Nutzung von Daten
- Kategorie: Datenmigration
Wichtige Details

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6 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

In diesem Kurs gibt es 8 Module
Dieser Abschnitt begrüßt Sie zum Kurs Einführung in das Data Engineering in der Google Cloud und bietet einen Überblick über die Kursstruktur und die Ziele.
Das ist alles enthalten
1 Video
Dieses Modul bietet eine Einführung in die Rolle eines Data Engineers. Es behandelt Schlüsselkonzepte wie Datenquellen und -senken, Datenformate, Speicheroptionen in der Google Cloud, Metadatenmanagement und die Verwendung von Analytics Hub für die gemeinsame Nutzung von Daten innerhalb und außerhalb eines Unternehmens.
Das ist alles enthalten
8 Videos1 Aufgabe1 App-Element1 Plug-in
Dieses Modul bietet einen Überblick über die Datenreplikation und -migration in der Google Cloud. Es behandelt die grundlegende Architektur, das Befehlszeilen-Tool "gcloud", den Storage Transfer Service, die Transfer Appliance und Datastream sowie deren Funktionalitäten und Anwendungsfälle.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Aufgabe1 App-Element
Dieses Modul konzentriert sich auf Datenextraktions- und -ladeprozesse in der Google Cloud, insbesondere mit BigQuery. Es behandelt die grundlegende Architektur der Extraktion und des Ladens, das bq-Befehlszeile-Tool, den BigQuery-Datenübertragungsdienst und BigLake als Alternative zu traditionellen Extraktions- und Lademustern.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Aufgabe1 App-Element
Dieses Modul bietet einen Überblick über ELT-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) in der Google Cloud. Es behandelt die grundlegende ELT-Architektur, ein gängiges ELT-Pipeline-Beispiel, die Möglichkeiten von BigQuery zur Skripterstellung und Planung von SQL sowie die Funktionalität und Anwendungsfälle von Dataform.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Aufgabe1 App-Element
Dieses Modul bietet einen Überblick über ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) in der Google Cloud. Es behandelt die grundlegende ETL-Architektur, GUI-Tools, Batch- und Streaming-Datenverarbeitungsoptionen (Dataproc, Dataproc Serverless) und die Rolle von Bigtable in Datenpipelines.
Das ist alles enthalten
8 Videos1 Aufgabe2 App-Elemente
Dieses Modul konzentriert sich auf Automatisierungsmuster und -optionen für Pipelines in der Google Cloud. Es behandelt verschiedene Tools und Dienste wie Cloud Scheduler, Workflows, Cloud Composer, Cloud Run-Funktionen und Eventarc sowie deren Funktionalitäten und Anwendungsfälle für die Automatisierung.
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7 Videos1 Aufgabe1 App-Element
In diesem letzten Abschnitt lassen wir das in diesem Kurs Gelernte Revue passieren und besprechen die nächsten Schritte, um Ihre Cloud-Lernreise fortzusetzen.
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1 Video1 Lektüre
Dozent

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