The two key components of any data pipeline are data lakes and warehouses. This course highlights use-cases for each type of storage and dives into the available data lake and warehouse solutions on Google Cloud Platform in technical detail. Also, this course describes the role of a data engineer, the benefits of a successful data pipeline to business operations, and examines why data engineering should be done in a cloud environment. Learners will get hands-on experience with data lakes and warehouses on Google Cloud Platform using QwikLabs.
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP
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À propos de ce cours
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Niveau intermédiaire
Approx. 9 heures pour terminer
Recommandé : 26 hours/week
Anglais
Sous-titres : Anglais
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
5 minutes pour terminer
Introduction
This module gives an introduction of the Data Engineering specialization and the course.
5 minutes pour terminer
2 vidéos (Total 5 min)
2 heures pour terminer
Introduction to Data Engineering
This module describes the role of a data engineer and motivates the claim why data engineering should be done in the Cloud
2 heures pour terminer
13 vidéos (Total 55 min), 2 quiz
13 vidéos
Analyze data engineering challenges8 min
Intro to BigQuery3 min
Data Lakes and Data Warehouses5 min
Demo: Federated Queries with BigQuery6 min
Transactional Databases vs Data Warehouses4 min
Partner effectively with other data teams6 min
Manage data access and governance2 min
Demo: Finding PII in your dataset with DLP API1 min
Build production-ready pipelines2 min
Review GCP customer case study3 min
Recap1 min
Lab Intro: Using BigQuery to do Analysis17s
1 exercices pour s'entraîner
Introduction to Data Engineering30 min
2 heures pour terminer
Building a Data Lake
In this module, we describe what data lake is and how to use Google Cloud Storage as you data lake on GCP
2 heures pour terminer
10 vidéos (Total 58 min), 2 quiz
10 vidéos
Data Storage and ETL options on GCP4 min
Building a Data Lake using Cloud Storage10 min
Demo: Optimizing cost with Google Cloud Storage classes and Cloud Functions7 min
Securing Cloud Storage5 min
Storing All Sorts of Data Types5 min
Demo: Running federated queries on Parquet and ORC files in BigQuery4 min
Storing Relational Data in the Cloud1 min
Cloud SQL as a relational Data Lake7 min
Lab: Loading Taxi Data into Cloud SQL27s
1 exercices pour s'entraîner
Building a Data Lake4 min
4 heures pour terminer
Building a data warehouse
In this module, we talk about BigQuery as a data warehousing option on GCP
4 heures pour terminer
17 vidéos (Total 93 min), 3 quiz
17 vidéos
Intro to BigQuery1 min
Demo: Querying TB of Data in seconds7 min
Getting Started9 min
Loading Data11 min
Lab Intro: Loading Data into BigQuery21s
Exploring Schemas24s
Demo: Exploring Schemas10 min
Schema Design3 min
Nested and Repeated Fields8 min
Demo: Nested and Repeated Fields15 min
Lab Intro: Working with JSON and Array Data in BigQuery13s
Optimizing with Partitioning and Clustering5 min
Demo: Creating Partitioned Tables7 min
Demo: Partitioning and Clustering6 min
Preview: Transforming Batch and Streaming Data2 min
Recap1 min
1 exercices pour s'entraîner
Building a Data Warehouse4 min
2 minutes pour terminer
Summary
This module reviews all the topics covered in the course
2 minutes pour terminer
1 vidéos (Total 2 min)
1 vidéos
Course Summary1 min
À propos de Google Cloud
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Foire Aux Questions
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À quoi ai-je droit si je m'inscris ?
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