이 중급 과정에서는 Google Cloud에서 강력한 일괄 데이터 파이프라인을 설계, 빌드, 최적화하는 방법을 알아봅니다. 기본적인 데이터 처리를 넘어, 시의적절한 비즈니스 인텔리전스와 중요한 보고에 필수적인 대규모 데이터 변환과 효율적인 워크플로 조정에 대해 살펴봅니다.
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - 한국어
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
8 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
일괄 데이터 파이프라인이 비즈니스 사용 사례에 적합한 선택인지 판단합니다.
대용량 수집 및 변환을 위한 확장 가능한 일괄 데이터 파이프라인을 설계하고 빌드합니다.
일괄 파이프라인 내에서 데이터 품질 관리를 구현하여 데이터 무결성을 보장합니다.
일괄 데이터 파이프라인 워크플로를 조정, 관리, 모니터링하면서 로깅 및 모니터링 도구를 사용한 오류 처리 및 모니터링 가능성을 구현합니다.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apache Hadoop
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Workflow Management
- Catégorie : Extract, Transform, Load
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Dataflow
- Catégorie : Data Warehousing
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Cloud Storage
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : PySpark
- Catégorie : Business Intelligence Software
- Catégorie : Data Lakes
- Catégorie : Data Integration
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Apache Airflow
- Catégorie : Data Quality
Détails à connaître
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5 devoirs
Enseigné en Coréen
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일괄 데이터 파이프라인을 개발하고 유지관리하는 데 있어 데이터 엔지니어의 중요한 역할을 배우고, 핵심 구성요소와 수명 주기를 이해하며, 일괄 데이터 처리의 일반적인 과제를 분석합니다. 또한 이러한 과제를 해결하는 데 도움이 되는 주요 Google Cloud 서비스를 파악합니다.
Inclus
1 devoir2 plugins
대용량 데이터 수집 및 변환을 위해 확장 가능한 일괄 데이터 파이프라인을 설계합니다. 또한 높은 처리량과 비용 효율성을 위해 다양한 리소스 관리 및 성능 조정 기법을 사용하여 일괄 작업을 최적화합니다.
Inclus
1 devoir2 éléments d'application6 plugins
일괄 파이프라인 내에서 데이터 품질을 보장하기 위해 데이터 검증 규칙과 정리 로직을 개발합니다. 또한 대규모 데이터 세트에서 스키마 변경을 관리하고 데이터 중복 삭제를 수행하기 위한 전략을 구현합니다.
Inclus
1 devoir1 élément d'application6 plugins
효율적인 일정 예약 및 계보 추적을 위해 복잡한 일괄 데이터 파이프라인 워크플로를 조정합니다. 또한 일괄 데이터 파이프라인에 대하여 강력한 오류 처리, 모니터링, 모니터링 가능성을 구현합니다.
Inclus
2 devoirs1 élément d'application6 plugins
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