Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
Key Takeaways
Creates data lakes and warehouses on Google Cloud
Original Description
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.
Este é o primeiro curso da série ""Data Engineering on Google Cloud"". Após a conclusão, recomendamos que você comece o curso ""Building Batch Data Pipelines on Google Cloud"".
Watch on External: Coursera ↗
(saves to browser)
Sign in to unlock AI tutor explanation · ⚡30
More on: Data Warehousing
View skill →Related Reads
📰
📰
📰
📰
I Built My Second ETL Pipeline. This Time, I Started Thinking Like a Data Engineer
Towards Data Science
JuiceFS Sync for PB-Scale Data Transfers: Resumable Sync, Encryption, and Bandwidth Control
Dev.to AI
How Airflow is using AI to make data engineering more resilient, not more complex
Medium · AI
What Can We Do When Memory Becomes the New Bottleneck in Data Engineering?
Towards Data Science
🎓
Tutor Explanation
DeepCamp AI