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.
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP en Français
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP en Français
Ce cours fait partie de Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec
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4.8
(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 : Data Infrastructure
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Data Lakes
- Catégorie : Cloud Storage
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Data Architecture
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Extract, Transform, Load
- Catégorie : Data Warehousing
- Catégorie : Cloud Engineering
- Catégorie : SQL
Détails à connaître
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Français
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 7 modules dans ce cours
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
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
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
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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Évaluations de l’enseignant
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FZ
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