Перейти к основному содержимому

Курс

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

Средний3 ч 48 мин

Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.

R3 ч 48 минУпражнений: 522,800 XP142Свидетельство о достижении

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через Google
или
Продолжая, вы принимаете нашу Условия использования, наши Политику конфиденциальности и то, что ваши данные хранятся в США.

Нас выбирают учащиеся из тысяч компаний

Обучаете команду?

Попробовать для бизнеса →

Описание курса

While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.

Предварительные требования

Для этого курса нет предварительных требований

Программа

План курса

1

Course introduction

Introduce the learner to the topics that will be covered in the course and the skills they will learn.
Начать главу
6

Labs and Best Practices

This module provides labs to deepen skills in the tools and technologies used by a lakehouse on Google Cloud and an overview of best practices, common mistakes, and future trends
Начать главу
7

Course Summary

Summarize the architectural and operational capabilities of the BigQuery-centric data lakehouse, covering governance, advanced analytics, and machine learning
Начать главу
R

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

Курс
завершён

Получить сертификат об окончании

Записаться сейчас

Развивайте навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств

Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.