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.
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP em Português Brasileiro
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Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP em Português Brasileiro
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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4.8
(22 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 : Operational Databases
- Catégorie : Data Storage Technologies
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Data Architecture
- Catégorie : Cloud Storage
- Catégorie : Metadata Management
- Catégorie : Data Security
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : Data Infrastructure
- Catégorie : Data Governance
- Catégorie : Data Lakes
- Catégorie : Analytics
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Database Management
- Catégorie : Data Warehousing
- Catégorie : Advanced Analytics
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Data Integration
Détails à connaître
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Portugais (Brésil)
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português
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- 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
Apresente ao estudante os temas que serão abordados no curso e as habilidades que ensinadas.
Inclus
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Este módulo apresenta os conceitos básicos de data lakes e data warehouses, o que vai te ajudar a entender as arquiteturas modernas no Google Cloud.
Inclus
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Neste módulo, você vai conhecer o conceito de lakehouse e os produtos do Google Cloud mais usados para criar um data lakehouse moderno com formatos de código aberto.
Inclus
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Neste módulo, você vai entender por que o BigQuery é o alicerce de um data warehouse moderno. Também mostramos como o BigLake unifica o acesso no data lake e no data warehouse.
Inclus
1 devoir1 élément d'application4 plugins
Este módulo se concentra em padrões arquitetônicos avançados para o lakehouse, incluindo processamento de dados, orquestração e governança de dados abrangente no BigQuery, Cloud Storage e BigLake.
Inclus
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Este módulo traz laboratórios para aprofundar as habilidades nas ferramentas e tecnologias usadas por um lakehouse no Google Cloud, além de uma visão geral das práticas recomendadas, erros comuns e tendências futuras
Inclus
2 éléments d'application2 plugins
Resumir os recursos arquitetônicos e operacionais do data lakehouse centrado no BigQuery, incluindo governança, análise avançada e machine learning
Inclus
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