Les deux composants clés de tout pipeline de données sont les lacs de données et les entrepôts. Ce cours met en évidence les cas d'utilisation de chaque type de stockage et examine en détail les solutions de lacs de données et d'entrepôts disponibles sur Google Cloud. Ce cours décrit également le rôle d'un ingénieur de données, les avantages d'un pipeline de données réussi pour les opérations commerciales et examine les raisons pour lesquelles l'ingénierie de données devrait être effectuée dans un environnement cloud. Il s'agit du premier cours de la série Ingénierie de données sur Google Cloud. Après avoir suivi ce cours, inscrivez-vous au cours Building Batch Data Pipelines on Google Cloud.



Construire des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

Instructeur : Google Cloud Training
61 407 déjà inscrits
Inclus avec
(2,892 avis)
Ce que vous apprendrez
Faire la différence entre les lacs de données et les entrepôts de données.
Explorez les cas d'utilisation de chaque type de stockage et les solutions d'entrepôt et de lac de données disponibles sur Google Cloud.
Discutez du rôle d'un ingénieur de données et des avantages d'un pipeline de données réussi pour les opérations commerciales.
Examiner les raisons pour lesquelles l'ingénierie des données devrait être effectuée dans un environnement en nuage.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Ingénierie des nuages
- Catégorie : Pipelines de données
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Stockage dans le Cloud
- Catégorie : Infrastructure de données
- Catégorie : Entreposage de données
- Catégorie : Évolutivité
- Catégorie : Lacs de données
- Catégorie : Traitement des données
Détails à connaître

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4 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 7 modules dans ce cours
Présenter à l'apprenant les sujets qui seront abordés dans le cours et les compétences qu'il va acquérir.
Inclus
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Ce module présente les concepts fondamentaux des lacs de données et des entrepôts de données, en préparant le terrain pour les architectures modernes sur Google Cloud.
Inclus
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Ce module détaille le concept de lakehouse et présente les produits Google Cloud les plus couramment utilisés pour construire un lakehouse de données moderne à l'aide de formats Open Source.
Inclus
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Ce module explore BigQuery en tant que pierre angulaire d'un entrepôt de données moderne et présente BigLake pour unifier l'accès à travers le lac de données et l'entrepôt.
Inclus
1 devoir1 élément d'application4 plugins
Ce module se concentre sur les modèles architecturaux avancés pour la maison du lac, y compris le traitement des données, l'orchestration et la gouvernance complète des données à travers BigQuery, Cloud Storage et BigLake.
Inclus
1 devoir5 plugins
Ce module propose des laboratoires pour approfondir les compétences dans les outils et les technologies utilisés par une maison de lac sur Google Cloud et un aperçu des meilleures pratiques, des erreurs courantes et des tendances futures
Inclus
2 éléments d'application2 plugins
Résumer les capacités architecturales et opérationnelles du lac de données centré sur BigQuery, couvrant la gouvernance, l'analytique avancée et l'apprentissage automatique
Inclus
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Avis des étudiants
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Révisé le 3 janv. 2022
Great!!! Key to understand how to take advantage of the resources offered by the Google cloud to a modern way to build and process your data.
Révisé le 19 juil. 2020
This is a great course for people wishing to make a career in Data Engineering on the Google Cloud Platform. Highly recommended! Its simply superb!
Révisé le 25 avr. 2022
This is an excellent course to understand about Data Lakes and Data Warehouses, and how to implement them with GCP. It takes you from zero to a level where you can move confidently in GCP.

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