Dies ist eine Übung zum Selbststudium, die in der Google Cloud-Konsole stattfindet. In dieser Übung werden Sie mehrere Daten-Pipelines erstellen, die Daten aus einem öffentlich zugänglichen Datensatz in BigQuery einspeisen werden.
ETL-Verarbeitung in der Google Cloud mit Dataflow und BigQuery
ETL-Verarbeitung in der Google Cloud mit Dataflow und BigQuery
Dozent: Google Cloud Training
2.106 bereits angemeldet
Bei enthalten
Bauen Sie mit detaillierten Anweisungen gefragte Jobkompetenzen auf.
4.5
(14 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
1 Stunde
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
Erstellen mehrerer Datenpipelines, die Daten aus einem öffentlich zugänglichen Datensatz aufnehmen
Erstellen Sie Ihre eigene Datenpipeline
Verwenden Sie Python-Dateien, um Daten mithilfe von Dataflow in BigQuery zu importieren.
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Extract, Transform, Load
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Scripting Languages
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Dataflow
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Scripting
- Kategorie: Data Migration
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Cloud Storage
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
Über dieses Projekt
Dozent
von
Was Sie beim Lernen erwartet
Praktisches, projektbasiertes Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen, indem Sie berufsbezogene Aufgaben anhand von detaillierten Anweisungen lösen.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einer Cloud-Umgebung auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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