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.
This course is part of the Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português Specialization
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About this Course
What you will learn
Entender as principais diferenças entre data lakes e data warehouses, os dois principais componentes de um pipeline de dados.
Conhecer os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse de forma detalhada e técnica.
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 desenvolvida em um ambiente de nuvem.
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Syllabus - What you will learn from this course
Introdução
Introdução à engenharia de dados
Como criar um data lake
Como criar um data warehouse
Resumo
About the Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português Specialization

Frequently Asked Questions
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What will I get when I enroll?
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