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Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud

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Ce cours n'est pas disponible en Français (France)

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Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud

Ce cours fait partie de Spécialisation "Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português"

Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec

7 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

23 avis

niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

7 modules

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23 avis

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Certaines connaissances prérequises

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Management
Catégorie : Advanced Analytics
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Metadata Management
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Open Source Technology
Catégorie : Data Governance
Catégorie : Data Security
Catégorie : Cloud Computing

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Data Lakes
Catégorie : Cloud Storage

Détails à connaître

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Évaluations

4 devoirs

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português"

Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.

Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 7 modules dans ce cours

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.

Apresente ao estudante os temas que serão abordados no curso e as habilidades que ensinadas.

Inclus

1 plugin

Este módulo apresenta os conceitos básicos de data lakes e data warehouses, o que vai te ajudar a entender as arquiteturas modernas no Google Cloud.

Inclus

1 devoir4 plugins

Neste módulo, você vai conhecer o conceito de lakehouse e os produtos do Google Cloud mais usados para criar um data lakehouse moderno com formatos de código aberto.

Inclus

1 devoir1 élément d'application7 plugins

1 devoir Total 8 minutes

Recursos e vantagens do data lakehouse 8 minutes

1 élément d'application Total 60 minutes

Consulta federada com o BigQuery e o AlloyDB 60 minutes

7 plugins Total 105 minutes

Módulo 2: Como criar um data lakehouse com o Cloud Storage, formatos abertos e o BigQuery 15 minutes
Como criar uma base de data lake 15 minutes
Introdução ao formato de tabela aberto Apache Iceberg 15 minutes
BigQuery como o mecanismo de processamento central 15 minutes
Como combinar dados operacionais no AlloyDB 15 minutes
Como combinar dados operacionais e analíticos com consultas federadas 15 minutes
Caso de uso real 15 minutes

Neste módulo, você vai entender por que o BigQuery é o alicerce de um data warehouse moderno. Também mostramos como o BigLake unifica o acesso no data lake e no data warehouse.

Inclus

1 devoir1 élément d'application4 plugins

1 devoir Total 16 minutes

BigQuery e BigLake 16 minutes

1 élément d'application Total 45 minutes

Introdução à consulta de tabelas do Iceberg com o BigQuery 45 minutes

4 plugins Total 60 minutes

Módulo 3: Como modernizar data warehouses com o BigQuery e o BigLake 15 minutes
Noções básicas do BigQuery 15 minutes
Particionamento e clustering no BigQuery 15 minutes
Introdução ao BigLake e às tabelas externas 15 minutes

Este módulo se concentra em padrões arquitetônicos avançados para o lakehouse, incluindo processamento de dados, orquestração e governança de dados abrangente no BigQuery, Cloud Storage e BigLake.

Inclus

1 devoir5 plugins

1 devoir Total 16 minutes

Segurança e ML no lakehouse 16 minutes

5 plugins Total 75 minutes

Módulo 4: Padrões avançados de lakehouse e governança de dados 15 minutes
Governança e segurança de dados em uma plataforma unificada 15 minutes
Demonstração: Prevenção contra perda de dados 15 minutes
Análise e machine learning no lakehouse 15 minutes
Arquiteturas de lakehouse e estratégias de migração no mundo real 15 minutes

Este módulo traz laboratórios para aprofundar as habilidades nas ferramentas e tecnologias usadas por um lakehouse no Google Cloud, além de uma visão geral das práticas recomendadas, erros comuns e tendências futuras

Inclus

2 éléments d'application2 plugins

Resumir os recursos arquitetônicos e operacionais do data lakehouse centrado no BigQuery, incluindo governança, análise avançada e machine learning

Inclus

1 plugin

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