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
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozent: Google Cloud Training
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Enthalten in
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 8 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden
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.
Wichtige Details
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Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
This module introduces the Data Engineering on Google Cloud source series and this Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud course.
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2 Videos
This module discusses the role of data engineering and motivates the claim why data engineering should be done in the Cloud
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14 Videos1 Aufgabe1 App-Element
In this module, we describe what data lake is and how to use Cloud Storage as your data lake on Google Cloud.
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8 Videos1 Aufgabe1 App-Element
In this module, we talk about BigQuery as a data warehousing option on Google Cloud
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17 Videos1 Aufgabe3 App-Elemente
A summary of the key learning points
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Dozent
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Geprüft am 19. Juli 2020
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Geprüft am 3. Jan. 2022
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Geprüft am 25. Apr. 2022
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