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.
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP en Español
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Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP en Español
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unter 10 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden
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
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Data Architecture
- Kategorie: Scalability
- Kategorie: Data Integration
- Kategorie: Data Management
- Kategorie: SQL
- Kategorie: Data Infrastructure
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Data Warehousing
- Kategorie: Cloud Storage
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Data Lakes
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Presenta al estudiante los temas que se abordarán en el curso y las habilidades que aprenderá.
Das ist alles enthalten
1 Plug-in
En este módulo, se presentan los conceptos fundamentales de los data lakes y los almacenes de datos, lo que sienta las bases para las arquitecturas modernas en Google Cloud.
Das ist alles enthalten
1 Aufgabe4 Plug-ins
En este módulo, se detalla el concepto de un lakehouse y se presentan los productos de Google Cloud que se usan con más frecuencia para crear un data lakehouse moderno con formatos de código abierto.
Das ist alles enthalten
1 Aufgabe1 App-Element7 Plug-ins
En este módulo, se explora BigQuery como la piedra angular de un almacén de datos moderno y se presenta BigLake para unificar el acceso en el data lake y el almacén de datos.
Das ist alles enthalten
1 Aufgabe1 App-Element4 Plug-ins
Este módulo se enfoca en patrones arquitectónicos avanzados para el lakehouse, incluidos el procesamiento de datos, la organización y la administración integral de datos en BigQuery, Cloud Storage y BigLake.
Das ist alles enthalten
1 Aufgabe5 Plug-ins
En este módulo, se proporcionan labs para profundizar las habilidades en las herramientas y tecnologías que usa un lakehouse en Google Cloud. Además, se brinda una descripción general de las prácticas recomendadas, los errores comunes y las tendencias futuras.
Das ist alles enthalten
2 App-Elemente2 Plug-ins
Resumir las capacidades arquitectónicas y operativas del data lakehouse centrado en BigQuery, que abarca la administración, el análisis avanzado y el aprendizaje automático
Das ist alles enthalten
1 Plug-in
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CG
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Geprüft am 8. Sep. 2020
love the last section where we could put on practice the knowledge obtained
CS
4
Geprüft am 19. Sep. 2022
No pude obtener el 100% debido a un error en el último qwiklabs que no permitía cargar el archivo json desde un bucket
CL
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Geprüft am 24. Aug. 2022
Excelentes definiciones y explicaciones en términos generales.
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