Introduction to Data Engineering on Google Cloud - 繁體中文

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Introduction to Data Engineering on Google Cloud - 繁體中文

Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec

8 modules

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

niveau Débutant

Aucune connaissance prérequise

9 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

瞭解資料工程師的角色。
瞭解 Google Cloud 上的資料工程工作和核心元件。
瞭解如何在 Google Cloud 建立並部署各種模式的資料 pipeline。
瞭解並運用 Google Cloud 的各種自動化技術。

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Data Storage
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Automation
Catégorie : Data Migration
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : SQL

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Cloud Storage

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Il y a 8 modules dans ce cours

在本課程中，您會學到 Google Cloud 上的資料工程、資料工程師的角色與職責，以及這些內容如何對應至 Google Cloud 提供的服務。您也將瞭解處理資料工程難題的許多方法。

在本節中，我們會歡迎學員參加「Introduction to Data Engineering on Google Cloud」，並簡要說明課程架構和目標。

Inclus

1 vidéo

本單元將介紹資料工程師的角色，並說明許多重要概念，例如資料來源和接收器、資料格式、Google Cloud 的儲存空間選項、中繼資料管理，以及如何使用 Analytics Hub 在組織內外共用資料。

Inclus

9 vidéos1 devoir1 élément d'application

9 vidéos Total 17 minutes

單元簡介 1 minute
資料工程師的角色 1 minute
資料來源和資料接收器的比較 2 minutes
資料格式 1 minute
Google Cloud 的儲存空間解決方案選項 5 minutes
Google Cloud 的中繼資料管理選項 1 minute
使用 Analytics Hub 共用資料集 1 minute
實驗室簡介：將資料載入 BigQuery 0 minutes
Coursera：開始使用 Google Cloud Platform 和 Qwiklabs 5 minutes

1 devoir Total 10 minutes

單元 1：測驗 10 minutes

1 élément d'application Total 90 minutes

實驗室：將資料載入 BigQuery 90 minutes

本單元將概略說明 Google Cloud 的資料複製及遷移功能，涵蓋基本架構，以及 gcloud 指令列工具、Storage 移轉服務、Transfer Appliance 和 Datastream 的功能和用途。

Inclus

6 vidéos1 devoir1 élément d'application

6 vidéos Total 7 minutes

單元簡介 0 minutes
資料複製及遷移架構 2 minutes
gcloud 指令列工具 0 minutes
遷移資料集 1 minute
Datastream 4 minutes
實驗室簡介：Datastream：從 PostgreSQL 複製資料到 BigQuery 0 minutes

1 devoir Total 10 minutes

單元 2：測驗 10 minutes

1 élément d'application Total 45 minutes

實驗室：Datastream：從 PostgreSQL 複製資料到 BigQuery 45 minutes

本單元將著重在 Google Cloud 的資料擷取及載入，並特別說明 BigQuery 相關用法。內容涵蓋資料擷取及載入的基本架構、bq 指令列工具、BigQuery 資料移轉服務，以及如何將 BigLake 做為傳統擷取及載入模式的替代方案。

Inclus

6 vidéos1 devoir1 élément d'application

本單元將概略說明 Google Cloud 的 ELT (擷取、載入、轉換) 程序，涵蓋 ELT 基本架構、常見的 ELT pipeline 範例、BigQuery 的 SQL 指令碼編寫和排程功能，以及 Dataform 的功能和用途。

Inclus

5 vidéos1 devoir1 élément d'application

5 vidéos Total 10 minutes

單元簡介 0 minutes
資料擷取、載入及轉換 (ELT) 的架構 1 minute
BigQuery 的 SQL 指令碼編寫和排程功能 3 minutes
Dataform 6 minutes
實驗室簡介：在 Dataform 建立及執行 SQL 工作流程 0 minutes

1 devoir Total 10 minutes

單元 4：測驗 10 minutes

1 élément d'application Total 60 minutes

實驗室：在 Dataform 建立及執行 SQL 工作流程 60 minutes

本單元將概略說明 Google Cloud 的 ETL (擷取、轉換、載入) 程序，涵蓋 ETL 基本架構、GUI 工具、批次與串流資料處理選項 (Dataproc、Dataproc Serverless)，以及 Bigtable 在資料 pipeline 中的角色。

Inclus

8 vidéos1 devoir2 éléments d'application

8 vidéos Total 13 minutes

單元簡介 1 minute
資料擷取、轉換及載入 (ETL) 的架構 1 minute
ETL 資料 pipeline 的 Google Cloud GUI 工具 2 minutes
使用 Dataproc 批次處理資料 5 minutes
實驗室簡介：使用 Dataproc Serverless for Spark 將資料載入 BigQuery 0 minutes
串流資料處理選項 3 minutes
Bigtable 和資料 pipeline 1 minute
實驗室簡介：使用 Dataflow 為即時資訊主頁建立串流資料 pipeline 0 minutes

1 devoir Total 10 minutes

單元 5：測驗 10 minutes

2 éléments d'application Total 105 minutes

實驗室：使用 Dataproc Serverless for Spark 將資料載入 BigQuery 45 minutes
實驗室：使用 Dataflow 為即時資訊主頁建立串流資料 pipeline 60 minutes

本單元著重在 Google Cloud 上 pipeline 的自動化模式和選項，涵蓋各種工具及服務的功能和自動化用途，例如 Cloud Scheduler、Workflows、Cloud Composer、Cloud Run functions 和 Eventarc。

Inclus

7 vidéos1 devoir1 élément d'application

7 vidéos Total 6 minutes

單元簡介 0 minutes
pipeline 的自動化模式和選項 1 minute
Cloud Scheduler 和 Workflows 1 minute
Cloud Composer 1 minute
Cloud Run functions 1 minute
Eventarc 1 minute
實驗室簡介：使用 Cloud Run Functions 將資料載入 BigQuery 0 minutes

1 devoir Total 10 minutes

單元 6：測驗 10 minutes

1 élément d'application Total 45 minutes

實驗室：使用 Cloud Run Functions 將資料載入 BigQuery 45 minutes

在最後一節中，我們會回顧本課程介紹的內容，並說明後續步驟，繼續雲端學習之旅。

Inclus

1 vidéo1 lecture

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