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Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud

Économisez sur les compétences qui vous font briller avec 40 % de réduction sur 3 mois de Coursera Plus. Économisez maintenant

Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud

Ce cours fait partie de Spécialisation "Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français"

Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec

7 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

11 avis

niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

4 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

7 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

11 avis

niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

4 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

Faire la différence entre un lac de données, un entrepôt de données et un data lakehouse
Expliquer le concept de data lakehouse et comment il permet de surmonter les limites des lacs et des entrepôts de données traditionnels
Identifier les différentes sources de données que BigQuery peut interroger
Reconnaître les possibilités offertes par BigQuery pour créer des modèles d'IA et y accéder

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Governance
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Cloud Security
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Data Access
Catégorie : Advanced Analytics
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Data Storage
Catégorie : Metadata Management
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Data Storage Technologies
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Management
Catégorie : Open Source Technology
Catégorie : Data Infrastructure

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Data Lakes
Catégorie : Operational Data Store
Catégorie : Cloud Storage

Détails à connaître

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Français

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français"

Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.

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

Bien que les approches traditionnelles utilisant des lacs de données et des entrepôts de données puissent être efficaces, elles présentent des inconvénients, en particulier dans les grands environnements d'entreprise. Ce cours présente le concept de data lakehouse et les produits Google Cloud utilisés pour en créer un. Une architecture de lakehouse utilise des sources de données basées sur des normes ouvertes et combine les meilleures fonctionnalités des lacs et des entrepôts de données, ce qui permet de pallier de nombreuses lacunes.

Présenter les sujets qui seront abordés dans le cours et les compétences que les participants vont acquérir.

Inclus

1 plugin

Ce module présente les concepts de base des lacs de données et des entrepôts de données, et pose les bases des architectures modernes sur Google Cloud.

Inclus

1 devoir4 plugins

Ce module présente le concept de lakehouse et les produits Google Cloud les plus couramment utilisés pour créer un data lakehouse moderne à l'aide de formats Open Source.

Inclus

1 devoir1 élément d'application7 plugins

1 devoirTotal 8 minutes

Fonctionnalités et avantages des data lakehouse8 minutes

1 élément d'applicationTotal 30 minutes

Requête fédérée avec BigQuery et AlloyDB30 minutes

7 pluginsTotal 16 minutes

Module 2 : Créer un lakehouse de données avec Cloud Storage, des formats ouverts et BigQuery1 minute
Créer une infrastructure de lac de données3 minutes
Présentation du format de table ouvert Apache Iceberg3 minutes
BigQuery comme moteur de traitement central1 minute
Combiner des données opérationnelles dans AlloyDB3 minutes
Combiner des données opérationnelles et analytiques avec des requêtes fédérées2 minutes
Cas d'utilisation réel3 minutes

Ce module présente BigQuery comme la pierre angulaire d'un entrepôt de données moderne et BigLake pour unifier l'accès au lac et à l'entrepôt de données.

Inclus

1 devoir1 élément d'application4 plugins

1 devoirTotal 16 minutes

BigQuery et BigLake16 minutes

1 élément d'applicationTotal 30 minutes

Présentation de l'interrogation de tables Iceberg avec BigQuery30 minutes

4 pluginsTotal 14 minutes

Module 3 : Moderniser les entrepôts de données avec BigQuery et BigLake1 minute
Principes de base de BigQuery3 minutes
Partitionnement et clustering dans BigQuery5 minutes
Présentation des tables BigLake et des tables externes5 minutes

Ce module se concentre sur les modèles architecturaux avancés pour le lakehouse, y compris le traitement des données, l'orchestration et la gouvernance complète des données dans BigQuery, Cloud Storage et BigLake.

Inclus

1 devoir5 plugins

1 devoirTotal 16 minutes

Sécurité et ML dans le lakehouse16 minutes

5 pluginsTotal 21 minutes

Module 4 : Modèles de lakehouse avancés et gouvernance des données1 minute
Gouvernance et sécurité des données sur une plate-forme unifiée4 minutes
Démonstration : Protection contre la perte de données5 minutes
Analyse de données et machine learning sur le lakehouse6 minutes
Architectures de lakehouse et stratégies de migration concrètes5 minutes

Ce module propose des ateliers pour approfondir les compétences dans les outils et technologies utilisés par un lakehouse sur Google Cloud, ainsi qu'un aperçu des bonnes pratiques, des erreurs courantes et des tendances futures.

Inclus

2 éléments d'application2 plugins

Résumer les capacités architecturales et opérationnelles du data lakehouse centré sur BigQuery, en abordant la gouvernance, l'analyse avancée et le machine learning

Inclus

1 plugin

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Instructeur

Évaluations de l’enseignant

(5 évaluations)

Google Cloud Training

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Statut : Prévisualisation
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Statut : Essai gratuit
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Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Cours

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

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Révisé le 6 avr. 2021

A bug in FR version in Week 2 : the question in French invites to select one single version whereas it should invite to select multiple true statements

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