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.
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP em Português Brasileiro
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP em Português Brasileiro
Ce cours fait partie de Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português
Instructeur : Google Cloud Training
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4.8
(22 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
8 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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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Il y a 6 modules dans ce cours
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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Esse módulo discute o papel da engenharia de dados e por que ela deve ser feita na nuvem
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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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Neste módulo, vamos falar sobre o BigQuery como uma opção de armazenamento em data warehouse no Google Cloud.
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Um resumo dos principais pontos de aprendizado
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