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.
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Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP em Português Brasileiro
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português
Dozent: Google Cloud Training
Bei enthalten
(22 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Diferenciar data lakes de data warehouses.
Conhecer os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse disponíveis no Google Cloud.
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 feita em um ambiente na nuvem.
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3 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Este módulo é o primeiro da série "Data Engineering on Google Cloud" e do curso "Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud".
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2 Videos
Esse módulo discute o papel da engenharia de dados e por que ela deve ser feita na nuvem
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14 Videos1 Aufgabe1 App-Element
Neste módulo, você vai saber o que é um data lake e como usar o Cloud Storage no seu data lake do Google Cloud.
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8 Videos1 Aufgabe1 App-Element
Neste módulo, vamos falar sobre o BigQuery como uma opção de armazenamento em data warehouse no Google Cloud.
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17 Videos1 Aufgabe3 App-Elemente
Um resumo dos principais pontos de aprendizado
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1 Video
Links de versões em PDF de cada módulo
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Dozent
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