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
This course is part of Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português Specialization
Instructor: Google Cloud Training
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What you'll learn
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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There are 6 modules in this course
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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2 videos
Esse módulo discute o papel da engenharia de dados e por que ela deve ser feita na nuvem
What's included
14 videos1 assignment1 app item
Neste módulo, você vai saber o que é um data lake e como usar o Cloud Storage no seu data lake do Google Cloud.
What's included
8 videos1 assignment1 app item
Neste módulo, vamos falar sobre o BigQuery como uma opção de armazenamento em data warehouse no Google Cloud.
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17 videos1 assignment3 app items
Um resumo dos principais pontos de aprendizado
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Links de versões em PDF de cada módulo
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