Data pipelines typically fall under one of the Extra-Load, Extract-Load-Transform or Extract-Transform-Load paradigms. This course describes which paradigm should be used and when for batch data. Furthermore, this course covers several technologies on Google Cloud for data transformation including BigQuery, executing Spark on Dataproc, pipeline graphs in Cloud Data Fusion and serverless data processing with Dataflow. Learners will get hands-on experience building data pipeline components on Google Cloud using Qwiklabs.
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중급 단계
완료하는 데 약 17시간 필요
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직원에게 수요가 높은 기술을 교육하면 회사가 이점을 얻을 수 있습니까?
비즈니스를 위한 Coursera 경험해 보기배울 내용
Review different methods of data loading: EL, ELT and ETL and when to use what
Run Hadoop on Dataproc, leverage Cloud Storage, and optimize Dataproc jobs
Build your data processing pipelines using Dataflow
Manage data pipelines with Data Fusion and Cloud Composer
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강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 1분 필요
Introduction
완료하는 데 1분 필요
1개 동영상 (총 1분)
완료하는 데 23분 필요
Introduction to Building Batch Data Pipelines
완료하는 데 23분 필요
6개 동영상 (총 21분)
완료하는 데 2시간 필요
Executing Spark on Dataproc
완료하는 데 2시간 필요
11개 동영상 (총 48분)
완료하는 데 10시간 필요
Serverless Data Processing with Dataflow
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13개 동영상 (총 35분), 1 개의 읽기 자료, 7 개의 테스트
검토
- 5 stars65.26%
- 4 stars25.99%
- 3 stars6.29%
- 2 stars1.57%
- 1 star0.88%
BUILDING BATCH DATA PIPELINES ON GOOGLE CLOUD의 최상위 리뷰
SP 제공2020년 2월 6일
There were too many labs with services that take 30-40 minutes just to spin up. I wouldn't have a problem with all the labs if the services took 2-5 minutes to spin up.
HS 제공2020년 9월 12일
The pipeline building portion assumes in part that the learner has previous experience with programming. Further break down of the Python pipeline builds would be helpful.
IM 제공2021년 1월 14일
very good as a start, needs more practical on some topics like the last ones, and I had a bug with composer lab, but the over all is fine.
SV 제공2020년 6월 18일
Excellent course with appropriate explanation on cloud data fusion, data composer, data proc and cloud data-flow. Must learn course for all aspiring Big Data Engineers.
자주 묻는 질문
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