Os dois principais componentes de um pipeline de dados são data lakes e warehouses. Neste curso, destacamos os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse disponíveis no Google Cloud de forma detalhada e técnica. Além disso, também descrevemos o papel de um engenheiro de dados, os benefícios de um pipeline de dados funcional para operações comerciais e analisamos por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente de nuvem.
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
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Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
Ce cours fait partie de Spécialisation "Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português"
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec
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23 avis
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Diferenciar data lakes de data warehouses.
Conhecer os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse disponíveis no Google Cloud.
Entender o papel de um engenheiro de dados e quais os benefícios de um pipeline de dados funcional para as operações comerciais.
Analisar por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente na nuvem.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Open Source Technology
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Data Architecture
- Catégorie : Advanced Analytics
- Catégorie : Data Security
- Catégorie : Data Warehousing
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : Data Infrastructure
- Catégorie : Data Storage Technologies
- Catégorie : Data Governance
- Catégorie : Cloud Computing Architecture
- Catégorie : Cloud Engineering
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Cloud Storage
- Catégorie : Data Lakes
Détails à connaître
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4 devoirs
Enseigné en Portugais (Brésil)
91%
of learners achieved a positive career outcome
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