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Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud

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Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud

Name: Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
Rating: 4.814432989690721 (97 reviews)

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

Instructeur : Google Cloud Training

1 844 déjà inscrits

Inclus avec

7 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

97 avis

niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

7 modules

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Ce que vous apprendrez

Diferencia entre un data lake, un almacén de datos y un data lakehouse
Explica el concepto de data lakehouse y cómo aborda las limitaciones de los data lakes y almacenes de datos tradicionales
Identifica varias fuentes de datos que BigQuery puede consultar
Reconoce las capacidades de usar BigQuery para crear modelos de IA y acceder a ellos

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Cloud Services
Catégorie : Data Security
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Advanced Analytics
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Open Source Technology
Catégorie : Data Management
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Data Storage Technologies
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Big Data
Catégorie : Cloud Computing Architecture
Catégorie : Metadata Management

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Data Lakes
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Operational Databases
Catégorie : Operational Data Store

Détails à connaître

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Espagnol

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Il y a 7 modules dans ce cours

Si bien los enfoques tradicionales de usar data lakes y almacenes de datos pueden ser eficaces, tienen deficiencias, en particular en entornos empresariales grandes. En este curso, se presenta el concepto del data lakehouse y los productos de Google Cloud que se usan para crear uno. Una arquitectura de lakehouse usa fuentes de datos de estándares abiertos y combina las mejores funciones de los data lakes y los almacenes de datos, lo que aborda muchas de sus deficiencias.

Presenta al estudiante los temas que se abordarán en el curso y las habilidades que aprenderá.

Inclus

1 plugin

En este módulo, se presentan los conceptos fundamentales de los data lakes y los almacenes de datos, lo que sienta las bases para las arquitecturas modernas en Google Cloud.

Inclus

1 devoir4 plugins

En este módulo, se detalla el concepto de un lakehouse y se presentan los productos de Google Cloud que se usan con más frecuencia para crear un data lakehouse moderno con formatos de código abierto.

Inclus

1 devoir1 élément d'application7 plugins

1 devoirTotal 8 minutes

Características y beneficios de un data lakehouse8 minutes

1 élément d'applicationTotal 45 minutes

Consulta federada con BigQuery y AlloyDB45 minutes

7 pluginsTotal 105 minutes

Módulo 2: Crea un data lakehouse con Cloud Storage, formatos abiertos y BigQuery15 minutes
Creación de una base de data lake15 minutes
Introducción al formato de tabla abierta de Apache Iceberg15 minutes
BigQuery como motor de procesamiento central15 minutes
Combinación de datos operativos en AlloyDB15 minutes
Combinación de datos operativos y analíticos con consultas federadas15 minutes
Caso de uso real15 minutes

En este módulo, se explora BigQuery como la piedra angular de un almacén de datos moderno y se presenta BigLake para unificar el acceso en el data lake y el almacén de datos.

Inclus

1 devoir1 élément d'application4 plugins

1 devoirTotal 16 minutes

BigQuery y BigLake16 minutes

1 élément d'applicationTotal 45 minutes

Introducción a la consulta de tablas de Iceberg con BigQuery45 minutes

4 pluginsTotal 60 minutes

Módulo 3: Modernización de almacenes de datos con BigQuery y BigLake15 minutes
Principios básicos de BigQuery15 minutes
Creación de particiones y agrupamiento en clústeres en BigQuery15 minutes
Presentamos BigLake y las tablas externas15 minutes

Este módulo se enfoca en patrones arquitectónicos avanzados para el lakehouse, incluidos el procesamiento de datos, la organización y la administración integral de datos en BigQuery, Cloud Storage y BigLake.

Inclus

1 devoir5 plugins

1 devoirTotal 16 minutes

Seguridad y AA en el lakehouse16 minutes

5 pluginsTotal 75 minutes

Módulo 4: Patrones avanzados del lakehouse y administración de datos15 minutes
Administración y seguridad de datos en una plataforma unificada15 minutes
Demostración: Prevención de pérdida de datos15 minutes
Análisis y aprendizaje automático en el lakehouse15 minutes
Arquitecturas de lakehouse y estrategias de migración reales15 minutes

En este módulo, se proporcionan labs para profundizar las habilidades en las herramientas y tecnologías que usa un lakehouse en Google Cloud. Además, se brinda una descripción general de las prácticas recomendadas, los errores comunes y las tendencias futuras.

Inclus

2 éléments d'application2 plugins

Resumir las capacidades arquitectónicas y operativas del data lakehouse centrado en BigQuery, que abarca la administración, el análisis avanzado y el aprendizaje automático

Inclus

1 plugin

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Board Infinity
Managing Data Lakes & Pipelines with Google Cloud Dataplex
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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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Affichage de 3 sur 97

Révisé le 28 oct. 2020

Excelentes lo concreto de las explicaciones, y todo el contenido

Révisé le 19 sept. 2022

No pude obtener el 100% debido a un error en el último qwiklabs que no permitía cargar el archivo json desde un bucket

Révisé le 23 juil. 2022

Excelente curso, lo único que no encontré fue el material de las demostraciones

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