Si bien los enfoques tradicionales de usar data lakes y almacenes de datos pueden ser eficaces, tienen deficiencias, en particular en entornos empresariales grandes. En este curso, se presenta el concepto del data lakehouse y los productos de Google Cloud que se usan para crear uno. Una arquitectura de lakehouse usa fuentes de datos de estándares abiertos y combina las mejores funciones de los data lakes y los almacenes de datos, lo que aborda muchas de sus deficiencias.
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
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Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Google Cloud Training
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4.8
(97 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
Diferencia entre un data lake, un almacén de datos y un data lakehouse
Explica el concepto de data lakehouse y cómo aborda las limitaciones de los data lakes y almacenes de datos tradicionales
Identifica varias fuentes de datos que BigQuery puede consultar
Reconoce las capacidades de usar BigQuery para crear modelos de IA y acceder a ellos
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Data Warehousing
- Catégorie : Metadata Management
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Cloud Storage
- Catégorie : Data Infrastructure
- Catégorie : Advanced Analytics
- Catégorie : Data Storage
- Catégorie : Data Security
- Catégorie : Analytics
- Catégorie : Data Lakes
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Data Architecture
Détails à connaître
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Espagnol
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Il y a 7 modules dans ce cours
Presenta al estudiante los temas que se abordarán en el curso y las habilidades que aprenderá.
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En este módulo, se presentan los conceptos fundamentales de los data lakes y los almacenes de datos, lo que sienta las bases para las arquitecturas modernas en Google Cloud.
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En este módulo, se detalla el concepto de un lakehouse y se presentan los productos de Google Cloud que se usan con más frecuencia para crear un data lakehouse moderno con formatos de código abierto.
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En este módulo, se explora BigQuery como la piedra angular de un almacén de datos moderno y se presenta BigLake para unificar el acceso en el data lake y el almacén de datos.
Inclus
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Este módulo se enfoca en patrones arquitectónicos avanzados para el lakehouse, incluidos el procesamiento de datos, la organización y la administración integral de datos en BigQuery, Cloud Storage y BigLake.
Inclus
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En este módulo, se proporcionan labs para profundizar las habilidades en las herramientas y tecnologías que usa un lakehouse en Google Cloud. Además, se brinda una descripción general de las prácticas recomendadas, los errores comunes y las tendencias futuras.
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Resumir las capacidades arquitectónicas y operativas del data lakehouse centrado en BigQuery, que abarca la administración, el análisis avanzado y el aprendizaje automático
Inclus
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Instructeur
Évaluations de l’enseignant
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Felipe M.
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Jennifer J.
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Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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C
4
Révisé le 23 sept. 2021
Gran curso para orientar las posibles soluciones que ofrece GCP en torno a los Data Lakes y Data Warehouses
CL
5
Révisé le 24 août 2022
Excelentes definiciones y explicaciones en términos generales.
HB
5
Révisé le 23 août 2021
Muy buen curso, se explica muy bien la diferencia entre los distintos tipos de almacenamiento y como manejar cada uno con las herramientas proporcionadas por GCP
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