The two key components of any data pipeline are data lakes and warehouses. This course highlights use-cases for each type of storage and dives into the available data lake and warehouse solutions on Google Cloud in technical detail. Also, this course describes the role of a data engineer, the benefits of a successful data pipeline to business operations, and examines why data engineering should be done in a cloud environment.
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud
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Instructeur : Google Cloud Training
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4.7
(2,892 avis)
niveau Intermédiaire
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La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Ce que vous apprendrez
Differentiate between data lakes and data warehouses.
Explore use-cases for each type of storage and the available data lake and warehouse solutions on Google Cloud.
Discuss the role of a data engineer and the benefits of a successful data pipeline to business operations.
Examine why data engineering should be done in a cloud environment.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Infrastructure
- Catégorie : Cloud Storage
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Scalability
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Cloud Engineering
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Data Warehousing
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Data Lakes
Détails à connaître
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 7 modules dans ce cours
Introduce the learner to the topics that will be covered in the course and the skills they will learn.
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This module introduces the foundational concepts of data lakes and data warehouses, setting the stage for modern architectures on Google Cloud.
Inclus
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This module details the concept of a lakehouse and introduces the Google Cloud products most commonly used to build a modern data lakehouse using open-source formats.
Inclus
1 devoir1 élément d'application8 plugins
This module explores BigQuery as the cornerstone of a modern data warehouse and introduces BigLake for unifying access across the data lake and warehouse.
Inclus
1 devoir1 élément d'application4 plugins
This module focuses on advanced architectural patterns for the lakehouse, including data processing, orchestration, and comprehensive data governance across BigQuery, Cloud Storage, and BigLake.
Inclus
1 devoir5 plugins
This module provides labs to deepen skills in the tools and technologies used by a lakehouse on Google Cloud and an overview of best practices, common mistakes, and future trends
Inclus
2 éléments d'application2 plugins
Summarize the architectural and operational capabilities of the BigQuery-centric data lakehouse, covering governance, advanced analytics, and machine learning
Inclus
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Instructeur
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Felipe M.
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Jennifer J.
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Larry W.
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Avis des étudiants
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SG
5
Révisé le 19 juil. 2020
This is a great course for people wishing to make a career in Data Engineering on the Google Cloud Platform. Highly recommended! Its simply superb!
NN
5
Révisé le 3 janv. 2022
Great!!! Key to understand how to take advantage of the resources offered by the Google cloud to a modern way to build and process your data.
LG
5
Révisé le 25 avr. 2022
This is an excellent course to understand about Data Lakes and Data Warehouses, and how to implement them with GCP. It takes you from zero to a level where you can move confidently in GCP.
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