Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP em Português Brasileiro
Google Cloud and Google via Coursera
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Overview
Class Central Tips
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.
Este é o primeiro curso da série "Data Engineering on Google Cloud". Após a conclusão, recomendamos que você comece o curso "Building Batch Data Pipelines on Google Cloud".
Syllabus
- Introdução
- Este módulo é o primeiro da série "Data Engineering on Google Cloud" e do curso "Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud".
- Introdução à engenharia de dados
- Neste módulo, descrevemos o papel de um engenheiro de dados e reforçamos os motivos para desenvolver a engenharia de dados na nuvem.
- Como criar um data lake
- Neste módulo, você vai saber o que é data lake e como usar o Cloud Storage no seu data lake do Google Cloud.
- Como criar um data warehouse
- Neste módulo, vamos falar sobre o BigQuery como uma opção de armazenamento em data warehouse no Google Cloud.
- Resumo
- Um resumo dos principais pontos de aprendizado
Taught by
Google Cloud Training