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Einführung in Data Engineering in Google Cloud · LearnSpace
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courseraПрограммирование

Einführung in Data Engineering in Google Cloud

Курс от Google Cloud
Начальный≈ 9.1 чНемецкий
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

In diesem Kurs lernen Sie Data Engineering on Google Cloud sowie die Rollen und Verantwortlichkeiten von Data Engineers kennen und sehen, wie diese mit den Angeboten von Google Cloud zusammenhängen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Herausforderungen im Bereich Data Engineering meistern können.

Навыки, которые вы освоите

Data PipelinesGoogle Cloud PlatformData LakesServerless ComputingExtract, Transform, LoadData MigrationData TransformationAutomationData StorageData Import/ExportData SharingData InfrastructureCommand-Line InterfaceApache AirflowData ProcessingBig DataData IntegrationCloud StorageData Storage Technologies

Программа курса

8 модулей · 57 учебных материалов

01Einführung in den Kurs1 материалов
KursübersichtВидео
02Aufgaben und Komponenten des Data Engineering11 материалов
Einführung in das ModulВидеоRolle von Data EngineersВидеоDatenquellen versus DatensenkenВидео

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Einführung in Data Engineering in Google Cloud
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Обучение на Coursera

≈ 9.1 ч

8 модулей

Язык: Немецкий

Субтитры: Бразильский португальский

Часть программы вашего университета
DatenformateВидео
Optionen für Speicherlösungen in Google CloudВидео
Optionen für die Metadatenverwaltung in Google CloudВидео
Datasets mithilfe von Analytics Hub weitergebenВидео
Lab-Einführung: Daten in BigQuery ladenВидео
Coursera: Erste Schritte mit Google Cloud Platform und QwiklabsВидео
Lab: Daten in BigQuery ladenВнешний инструмент
Quiz zum ModulЗадание
03Replikation und Migration von Daten8 материалов
Einführung in das ModulВидеоReplikations- und MigrationsarchitekturВидеоgcloud-BefehlszeilentoolВидеоDatasets verschiebenВидеоDatastreamВидеоLab-Einführung: Datastream: PostgreSQL-Replikation in BigQueryВидеоLab: Datastream: PostgreSQL-Replikation in BigQueryВнешний инструментQuiz zum ModulЗадание
04Das Pipeline-Muster zum Extrahieren und Laden von Daten8 материалов
Einführung in das ModulВидеоArchitektur für Extrahierungs- und LadevorgängeВидеоbq-BefehlszeilentoolВидеоBigQuery Data Transfer ServiceВидеоBigLakeВидеоLab-Einführung: BigLake: Qwik StartВидеоLab: BigLake: Qwik StartВнешний инструментQuiz zum ModulЗадание
05Das Pipeline-Muster zum Extrahieren, Laden und Transformieren von Daten7 материалов
Einführung in das ModulВидеоELT-Architektur (Extrahieren, Laden, Transformieren)ВидеоSQL-Scripting und ‑Planung mit BigQueryВидеоDataformВидеоLab-Einführung: SQL-Workflow in Dataform erstellen und ausführenВидеоLab: SQL-Workflow in Dataform erstellen und ausführenВнешний инструментQuiz zum ModulЗадание
06Das Pipeline-Muster zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten11 материалов
Einführung in das ModulВидеоETL-Architektur (Extrahieren, Transformieren, Laden)ВидеоGoogle Cloud-GUI-Tools für ETL-DatenpipelinesВидеоBatchdatenverarbeitung mit DataprocВидеоLab-Einführung: BigQuery mit Dataproc Serverless für Spark ladenВидеоLab: BigQuery mit Dataproc Serverless für Spark ladenВнешний инструментOptionen für die StreamingdatenverarbeitungВидеоBigtable und DatenpipelinesВидеоLab-Einführung: Mit Dataflow eine Streamingdaten-Pipeline für ein Echtzeit-Dashboard erstellenВидеоLab: Mit Dataflow eine Streamingdaten-Pipeline für ein Echtzeit-Dashboard erstellenВнешний инструментQuiz zum ModulЗадание
07Automatisierungstechniken9 материалов
Einführung in das ModulВидеоAutomatisierungsmuster und ‑optionen für PipelinesВидеоCloud Scheduler und WorkflowsВидеоCloud ComposerВидеоCloud Run FunctionsВидеоEventarcВидеоLab-Einführung: BigQuery mit Cloud Run Functions ladenВидеоLab: BigQuery mit Cloud Run Functions ladenВнешний инструментQuiz zum ModulЗадание
08Zusammenfassung des Kurses2 материалов
Zusammenfassung des KursesВидеоKursressourcenЧтение