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.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português
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À propos de ce cours
Ce que vous allez apprendre
Entender as principais diferenças entre data lakes e data warehouses, os dois principais componentes de um pipeline de dados.
Conhecer os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse de forma detalhada e técnica.
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 desenvolvida em um ambiente de nuvem.
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Introdução
Introdução à engenharia de dados
Como criar um data lake
Como criar um data warehouse
Resumo
À propos du Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português

Foire Aux Questions
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