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
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français“
Dozent: Google Cloud Training
Bei enthalten
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
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
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Data Architecture
- Kategorie: Data Security
- Kategorie: Data Warehousing
- Kategorie: Data Storage Technologies
- Kategorie: Metadata Management
- Kategorie: Advanced Analytics
- Kategorie: Analytics
- Kategorie: Data Integration
- Kategorie: Cloud Security
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Open Source Technology
- Kategorie: Data Governance
- Kategorie: Data Management
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Data Lakes
- Kategorie: Operational Data Store
- Kategorie: Operational Databases
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Französisch
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Geprüft am 6. Apr. 2021
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