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Google Cloud でデータレイクとデータウェアハウスを構築する

Google Cloud via Coursera

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Overview

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"すべてのデータパイプラインには、データレイクとデータウェアハウスという 2 つの主要コンポーネントがあります。このコースでは、各ストレージタイプのユースケースを紹介し、Google Cloud で利用可能なデータレイクとデータウェアハウスのソリューションを技術的に詳しく説明します。また、データエンジニアの役割や、効果的なデータパイプラインが事業運営にもたらすメリットについて確認し、クラウド環境でデータエンジニアリングを行うべき理由を説明します。これは「Data Engineering on Google Cloud」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Building Batch Data Pipelines on Google Cloud」コースに登録してください。"

Syllabus

コースの概要

コースで取り上げるトピックと、学習者が習得するスキルを紹介します。

Google Cloud での最新のデータエンジニアリングの概要

このモジュールでは、データレイクとデータウェアハウスの基本的なコンセプトを紹介し、Google Cloud で最新のアーキテクチャの基盤を設定します。

Cloud Storage、オープンフォーマット、BigQuery を使用したデータレイクハウスの構築

このモジュールでは、レイクハウスのコンセプトについて詳しく説明し、オープンソースフォーマットで最新のデータレイクハウスを構築するために最もよく使用されている Google Cloud プロダクトを紹介します。

BigQuery と BigLake を使用したデータウェアハウスのモダナイズ

このモジュールでは、最新のデータウェアハウスの基盤としての BigQuery について説明し、データレイクとデータウェアハウス全体でアクセスを統合するための BigLake について紹介します。

高度なレイクハウスパターンとデータガバナンス

このモジュールでは、主に BigQuery、Cloud Storage、BigLake をまたぐデータ処理、オーケストレーション、包括的なデータガバナンスなど、レイクハウスの高度なアーキテクチャパターンについて確認します。

ラボとベストプラクティス

このモジュールでは、Google Cloud のレイクハウスで使用されるツールとテクノロジーに関するスキルを深めるためのラボを実施し、ベストプラクティス、よくある間違い、今後のトレンドに関する概要を確認します。

コースのまとめ

ガバナンス、高度な分析、ML を含め、BigQuery を中心としたデータレイクハウスのアーキテクチャ機能と運用機能を要約する

Taught by

Google Cloud Training

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