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.
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Google CloudÀ propos de ce cours
117,190 consultations récentes
Certificat partageable
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100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 8 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais, Espagnol
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We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
7 minutes pour terminer
Introduction
This module gives an introduction of the Data Engineering specialization and the course.
7 minutes pour terminer
2 vidéos (Total 7 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)
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 exercice 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)
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 exercice 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)
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 exercice 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 vidéo (Total 2 min)
1 vidéo
Course Summary1 min
Avis
Meilleurs avis pour MODERNIZING DATA LAKES AND DATA WAREHOUSES WITH GCP
par AA14 févr. 2020
Good introduction and overview of the field of data engineering, data lakes and modern data warehouses and a hands-on walkthrough of all the technologies related to solving these problems on GCP.
par FM16 avr. 2020
A better understanding of BigQuery starts here. A vital resource for consultants, data analysts, and product managers, and an important reference source for engineers and data scientists.
par BA8 févr. 2020
The course offers a nice description of what modern DWH means, which are the differences between classic DWH and cloud DWH. You have the chance to work with the new cloud concept on GCP.
par AG11 mai 2020
Very detailed explanation on Data Lake and Data Ware house and use cases. Concepts of the Data types such as STRUCT and ARRAYS are explained very well and beneficial in Data modeling.
Foire Aux Questions
Puis-je prévisualiser un cours avant de m'inscrire ?
Oui, vous pouvez prévisualiser la première vidéo et consulter le programme du cours avant de vous inscrire. Vous devez acheter le cours pour accéder au contenu non inclus dans la prévisualisation.
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
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À quoi ai-je droit si je m'inscris ?
Une fois que vous êtes inscrit(e) et que votre session commence, vous avez accès à toutes les vidéos et aux autres ressources, y compris les éléments à lire et le forum de discussion du cours. Vous pouvez afficher et soumettre des devoirs pour vous exercer, et terminer les devoirs notés requis pour obtenir une note et un Certificat de Cours.
Quand recevrai-je mon Certificat de Cours ?
Si vous réussissez le cours, votre Certificat de Cours électronique sera ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat de Cours ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Pourquoi ne puis-je pas assister à ce cours en auditeur libre ?
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Quelle est la politique de remboursement ?
Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
