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
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
包含在 中
您将学到什么
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
您将获得的技能
要了解的详细信息
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作业
4 项作业
授课语言：法语
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français 专项课程 专项课程的一部分
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- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
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该课程共有7个模块
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FZ
已于 Apr 6, 2021审阅
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
