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 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.
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Differentiate between data lakes and data warehouses.
Explore use-cases for each type of storage and the available data lake and warehouse solutions on Google Cloud.
Discuss the role of a data engineer and the benefits of a successful data pipeline to business operations.
Examine why data engineering should be done in a cloud environment.
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강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 4분 필요
Introduction
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완료하는 데 2시간 필요
Introduction to Data Engineering
완료하는 데 2시간 필요
14개 동영상 (총 41분)
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Building a Data Lake
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Building a data warehouse
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검토
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MODERNIZING DATA LAKES AND DATA WAREHOUSES WITH GOOGLE CLOUD의 최상위 리뷰
BA 제공2020년 2월 8일
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.
LG 제공2022년 4월 25일
This is an excellent course to understand about Data Lakes and Data Warehouses, and how to implement them with GCP. It takes you from zero to a level where you can move confidently in GCP.
WH 제공2022년 1월 13일
bit simple for experienced db users, but the 2nd week does a very useful deep dive into advanced GBQ features like how to properly handle nested fields.
PT 제공2020년 1월 29일
The labs were awesome! The trainers in the video and in the demo were well prepared. The quizes however were short and not well thoughtful.
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