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.
от партнера
Google Cloud
Об этом курсе
Недавно просмотрено: 100,791
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 12 часа на выполнение
Предполагаемая нагрузка: 22 hours/week
Английский
Субтитры: Английский
Программа курса: что вы изучите
7 минуты на завершение
Introduction
This module gives an introduction of the Data Engineering specialization and the course.
7 минуты на завершение
2 видео ((всего 7 мин.))
2 ч. на завершение
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 ч. на завершение
13 видео ((всего 55 мин.))
13 видео
Analyze data engineering challenges8мин
Intro to BigQuery3мин
Data Lakes and Data Warehouses5мин
Demo: Federated Queries with BigQuery6мин
Transactional Databases vs Data Warehouses4мин
Partner effectively with other data teams6мин
Manage data access and governance2мин
Demo: Finding PII in your dataset with DLP API1мин
Build production-ready pipelines2мин
Review GCP customer case study3мин
Recap1мин
Lab Intro: Using BigQuery to do Analysis17
1 практического упражнения
Introduction to Data Engineering30мин
2 ч. на завершение
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 ч. на завершение
10 видео ((всего 58 мин.))
10 видео
Data Storage and ETL options on GCP4мин
Building a Data Lake using Cloud Storage10мин
Demo: Optimizing cost with Google Cloud Storage classes and Cloud Functions7мин
Securing Cloud Storage5мин
Storing All Sorts of Data Types5мин
Demo: Running federated queries on Parquet and ORC files in BigQuery4мин
Storing Relational Data in the Cloud1мин
Cloud SQL as a relational Data Lake7мин
Lab: Loading Taxi Data into Cloud SQL27
1 практического упражнения
Building a Data Lake4мин
4 ч. на завершение
Building a data warehouse
In this module, we talk about BigQuery as a data warehousing option on GCP
4 ч. на завершение
17 видео ((всего 93 мин.))
17 видео
Intro to BigQuery1мин
Demo: Querying TB of Data in seconds7мин
Getting Started9мин
Loading Data11мин
Lab Intro: Loading Data into BigQuery21
Exploring Schemas24
Demo: Exploring Schemas10мин
Schema Design3мин
Nested and Repeated Fields8мин
Demo: Nested and Repeated Fields15мин
Lab Intro: Working with JSON and Array Data in BigQuery13
Optimizing with Partitioning and Clustering5мин
Demo: Creating Partitioned Tables7мин
Demo: Partitioning and Clustering6мин
Preview: Transforming Batch and Streaming Data2мин
Recap1мин
1 практического упражнения
Building a Data Warehouse4мин
2 минуты на завершение
Summary
This module reviews all the topics covered in the course
2 минуты на завершение
1 видео ((всего 2 мин.))
1 видео
Course Summary1мин
Рецензии
4.7
Лучшие отзывы о курсе MODERNIZING DATA LAKES AND DATA WAREHOUSES WITH GCP
от партнера AAFeb 14, 2020
Good introduction and overview of the field of data engineering, data lakes and modern data warehouses and a hands-on walkthrough of all the technologies related to solving these problems on GCP.
от партнера BAFeb 8, 2020
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.
от партнера TGFeb 4, 2020
Course material spends a little too much time promoting the benefits of GCP when it could be focusing on the technical aspects of using GCP
от партнера PUMar 18, 2020
Really good course for beginners this will help them to understand about Data Lakes, Data Warehouses, BigQuery,Google Storage & Cloud SQL.
от партнера
Google Cloud
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
Часто задаваемые вопросы
Можно ли ознакомиться с курсом до регистрации?
Да, до регистрации можно просмотреть первое видео и программу курса. Чтобы получить полный доступ к материалам курса, необходимо оплатить его.
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Регистрируясь на курс до начала сессии, вы получаете доступ ко всем видеолекциям и материалам для самостоятельного изучения. Задания можно отправлять после начала сессии.
Что я получу, зарегистрировавшись на курс?
После регистрации на курс и начала сессии вы получаете доступ ко всем видео и другим ресурсам курса, включая материалы для самостоятельного изучения и форумы обсуждений. Вы сможете выполнять тренировочные, а также сдавать обязательные оцениваемые задания и получить сертификат о прохождении курса.
Когда я получу сертификат о прохождении курса?
Если вы успешного пройдете курс, на странице ваших достижений появится электронный сертификат, который можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn.
Почему я не могу прослушать этот курс?
Это один из немногих курсов на Coursera, которые предоставляются только на платной основе.
Какие правила возврата средств?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
