Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise
Curso · 12 meses · A tu ritmo · Certificado INEC
Lo que serás capaz de hacer
While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.
Temario
UNIDAD 1 - Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud · 32 leccionesUNIDAD 1 - Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
UNIDAD 1 - Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
- Introducción al curso
- Módulo 1: Introducción a la ingeniería de datos moderna en Google Cloud
- El enfoque clásico: Data lakes y almacenes de datos
- El enfoque moderno: Data lakehouse
- Elige la arquitectura adecuada
- Conceptos de almacenes de datos, data lakes y data lakehouses
- Módulo 2: Crea un data lakehouse con Cloud Storage, formatos abiertos y BigQuery
- Creación de una base de data lake
- Introducción al formato de tabla abierta de Apache Iceberg
- BigQuery como motor de procesamiento central
- Combinación de datos operativos en AlloyDB
- Combinación de datos operativos y analíticos con consultas federadas
- Caso de uso real
- Características y beneficios de un data lakehouse
- Haz consultas federadas con BigQuery
- Módulo 3: Modernización de almacenes de datos con BigQuery y BigLake
- Principios básicos de BigQuery
- Creación de particiones y agrupamiento en clústeres en BigQuery
- Presentamos BigLake y las tablas externas
- Consulta datos externos y tablas de Iceberg
- BigQuery y BigLake
- Módulo 4: Patrones avanzados del lakehouse y administración de datos
- Administración y seguridad de datos en una plataforma unificada
- Demostración: Prevención de pérdida de datos
- Análisis y aprendizaje automático en el lakehouse
- Arquitecturas de lakehouse y estrategias de migración reales
- Seguridad y AA en el lakehouse
- Módulo 5: Labs y prácticas recomendadas
- Primeros pasos con BigQuery ML
- Búsqueda de vectores con BigQuery
- Revisión y prácticas recomendadas
- Resumen y próximos pasos
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