데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 사용하는 기존 접근방식은 효과적일 수 있지만, 특히 대규모 엔터프라이즈 환경에서는 단점이 있습니다. 이 과정에서는 데이터 레이크하우스의 개념과 데이터 레이크하우스를 만드는 데 사용되는 Google Cloud 제품을 소개합니다. 레이크하우스 아키텍처는 개방형 표준 데이터 소스를 사용하며 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합하여 많은 단점을 해결합니다.
Google Cloud 에서 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 빌드하기
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크하우스의 차이점
데이터 레이크하우스의 개념과 기존 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스의 한계를 해결하는 방법 설명
BigQuery가 쿼리할 수 있는 다양한 데이터 소스 식별
BigQuery를 사용하여 AI 모델을 만들고 액세스하는 기능 알아보기
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Management
- Kategorie: Data Infrastructure
- Kategorie: Data Governance
- Kategorie: Open Source Technology
- Kategorie: Machine Learning Methods
- Kategorie: Advanced Analytics
- Kategorie: Data Warehousing
- Kategorie: Metadata Management
- Kategorie: Data Architecture
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Cloud Solutions
- Kategorie: Data Storage
- Kategorie: Data Processing
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Data Lakes
- Kategorie: Cloud Storage
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Koreanisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 7 Module
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