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
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Enseigné en Anglais
Instructeur : Google Cloud Training
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Cours
Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux
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(2,805 avis)
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84%
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
8 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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.
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Il y a 5 modules dans ce cours
This module introduces the Data Engineering on Google Cloud source series and this Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud course.
Inclus
2 vidéos
This module discusses the role of data engineering and motivates the claim why data engineering should be done in the Cloud
Inclus
14 vidéos1 quiz1 élément d'application
In this module, we describe what data lake is and how to use Cloud Storage as your data lake on Google Cloud.
Inclus
8 vidéos1 quiz1 élément d'application
In this module, we talk about BigQuery as a data warehousing option on Google Cloud
Inclus
17 vidéos1 quiz3 éléments d'application
A summary of the key learning points
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