I due componenti chiave di qualsiasi pipeline di dati sono costituiti dai data lake e dai data warehouse. In questo corso evidenzieremo i casi d'uso per ogni tipo di spazio di archiviazione e approfondiremo i dettagli tecnici delle soluzioni di data lake e data warehouse disponibili su Google Cloud. Inoltre, descriveremo il ruolo di un data engineer, illustreremo i vantaggi di una pipeline di dati di successo per le operazioni aziendali ed esamineremo i motivi per cui il data engineering dovrebbe essere eseguito in un ambiente cloud.
Modernizing Data Lakes & Data Warehouses with GC - Italiano
Modernizing Data Lakes & Data Warehouses with GC - Italiano
Instructeur : Google Cloud Training
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
9 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Capire la differenza tra data lake e data warehouse.
Esplorare i casi d'uso per ogni tipo di spazio di archiviazione e le soluzioni di data lake e data warehouse disponibili su Google Cloud.
Discutere il ruolo di un data engineer e i vantaggi di una pipeline di dati di successo per le operazioni aziendali.
Esaminare i motivi per cui il data engineering dovrebbe avvenire in un ambiente cloud.
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octobre 2024
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Il y a 6 modules dans ce cours
Questo modulo fornisce un'introduzione ai corsi della serie Data Engineering on Google Cloud e a questo corso specifico, dal titolo Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud.
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In questo modulo viene illustrato il ruolo del data engineer, spiegando perché le attività di data engineering dovrebbero essere eseguite nel cloud
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In questo modulo viene spiegato che cos'è un data lake e come utilizzare Cloud Storage come data lake su Google Cloud.
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In questo modulo parleremo di BigQuery come opzione di data warehouse su Google Cloud
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Riepilogo dei punti chiave per l'apprendimento
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