Si bien los enfoques tradicionales de usar data lakes y almacenes de datos pueden ser eficaces, tienen deficiencias, en particular en entornos empresariales grandes. En este curso, se presenta el concepto del data lakehouse y los productos de Google Cloud que se usan para crear uno. Una arquitectura de lakehouse usa fuentes de datos de estándares abiertos y combina las mejores funciones de los data lakes y los almacenes de datos, lo que aborda muchas de sus deficiencias.
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
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Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
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Instructeur : Google Cloud Training
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97 avis
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Diferencia entre un data lake, un almacén de datos y un data lakehouse
Explica el concepto de data lakehouse y cómo aborda las limitaciones de los data lakes y almacenes de datos tradicionales
Identifica varias fuentes de datos que BigQuery puede consultar
Reconoce las capacidades de usar BigQuery para crear modelos de IA y acceder a ellos
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : Data Infrastructure
- Catégorie : Metadata Management
- Catégorie : Data Warehousing
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Analytics
- Catégorie : Data Security
- Catégorie : Data Storage
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Advanced Analytics
- Catégorie : Data Architecture
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Cloud Storage
- Catégorie : Data Lakes
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Espagnol
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Révisé le 24 août 2022
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