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Introduction to Data Engineering on Google Cloud

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Introduction to Data Engineering on Google Cloud

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Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Understand the role of a data engineer.

  • Identify data engineering tasks and core components used on Google Cloud.

  • Understand how to create and deploy data pipelines of varying patterns on Google Cloud.

  • Identify and utilize various automation techniques on Google Cloud.

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septembre 2024

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Il y a 8 modules dans ce cours

This section welcomes you to the Introduction to Data Engineering on Google Cloud course, and provides an overview of the course structure and goals.

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This module provides an introduction to the role of a data engineer. It covers key concepts such as data sources and sinks, data formats, storage options on Google Cloud, metadata management, and the use of Analytics Hub for data sharing within and outside an organization.

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This module provides an overview of data replication and migration on Google Cloud. It covers the basic architecture, the 'gcloud' command-line tool, Storage Transfer Service, Transfer Appliance, and Datastream, along with their functionalities and use cases.

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6 vidéos1 devoir1 élément d'application

This module focuses on data extraction and loading processes on Google Cloud, particularly with BigQuery. It covers the basic extraction and loading architecture, the bq command-line tool, BigQuery Data Transfer Service, and BigLake as an alternative to traditional extract-load patterns.

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This module provides an overview of ELT (extract, load, transform) processes on Google Cloud. It covers the basic ELT architecture, a common ELT pipeline example, BigQuery's capabilities for scripting and scheduling SQL, and the functionality and use cases of Dataform.

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7 vidéos1 devoir1 élément d'application

In this final section, we review what was presented in this course and discuss the next steps to continue your cloud learning journey.

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