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
von
Google Cloud
Über diesen Kurs
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Stufe „Mittel“
Ca. 9 Stunden zum Abschließen
Empfohlen: 28 hours/week
Englisch
Untertitel: Englisch
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
5 Minuten zum Abschließen
Introduction
This module gives an introduction of the Data Engineering specialization and the course.
5 Minuten zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 5 min)
2 Stunden zum Abschließen
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 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 55 min), 2 Quiz
13 Videos
Analyze data engineering challenges8m
Intro to BigQuery3m
Data Lakes and Data Warehouses5m
Demo: Federated Queries with BigQuery6m
Transactional Databases vs Data Warehouses4m
Partner effectively with other data teams6m
Manage data access and governance2m
Demo: Finding PII in your dataset with DLP API1m
Build production-ready pipelines2m
Review GCP customer case study3m
Recap1m
Lab Intro: Using BigQuery to do Analysis17
1 praktische Übung
Introduction to Data Engineering30m
2 Stunden zum Abschließen
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 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 58 min), 2 Quiz
10 Videos
Data Storage and ETL options on GCP4m
Building a Data Lake using Cloud Storage10m
Demo: Optimizing cost with Google Cloud Storage classes and Cloud Functions7m
Securing Cloud Storage5m
Storing All Sorts of Data Types5m
Demo: Running federated queries on Parquet and ORC files in BigQuery4m
Storing Relational Data in the Cloud1m
Cloud SQL as a relational Data Lake7m
Lab: Loading Taxi Data into Cloud SQL27
1 praktische Übung
Building a Data Lake4m
4 Stunden zum Abschließen
Building a data warehouse
In this module, we talk about BigQuery as a data warehousing option on GCP
4 Stunden zum Abschließen
17 Videos (Gesamt 93 min), 3 Quiz
17 Videos
Intro to BigQuery1m
Demo: Querying TB of Data in seconds7m
Getting Started9m
Loading Data11m
Lab Intro: Loading Data into BigQuery21
Exploring Schemas24
Demo: Exploring Schemas10m
Schema Design3m
Nested and Repeated Fields8m
Demo: Nested and Repeated Fields15m
Lab Intro: Working with JSON and Array Data in BigQuery13
Optimizing with Partitioning and Clustering5m
Demo: Creating Partitioned Tables7m
Demo: Partitioning and Clustering6m
Preview: Transforming Batch and Streaming Data2m
Recap1m
1 praktische Übung
Building a Data Warehouse4m
2 Minuten zum Abschließen
Summary
This module reviews all the topics covered in the course
2 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 2 min)
1 Video
Über Google Cloud
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Häufig gestellte Fragen
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