ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

บ้าน Google Cloud

Courses

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

ระดับกลางระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 05/2569

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

เริ่มเรียนหลักสูตรฟรี

Google CloudCloud

3 48

52 Exercises

2,800 เอ็กซ์พี

คำแถลงแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google แสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

Training a Team?

Try for Business

คำอธิบายรายวิชา

Learn to build modern data lakehouses on Google Cloud. This course covers data lake and data warehouse architectures, the lakehouse approach with Cloud Storage and BigQuery, Apache Iceberg open table format, BigLake, federated queries, partitioning, clustering, data governance, and machine learning on the lakehouse.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

หลักสูตรนี้ไม่มีข้อกำหนดเบื้องต้นใดๆ

1

Course introduction

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

Course Introduction

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

2

Introduction to Modern Data Engineering on Google Cloud

This module introduces the foundational concepts of data lakes and data warehouses, setting the stage for modern architectures on Google Cloud.

Module 1: Introduction to modern data engineering on Google Cloud

50 เอ็กซ์พี

The classics: Data lakes and data warehouses

50 เอ็กซ์พี

The modern approach: Data lakehouse

50 เอ็กซ์พี

Choosing the right architecture

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 1

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 2

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 3

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 4

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

3

Building a Data Lakehouse with Cloud Storage, Open Formats, and BigQuery

This module details the concept of a lakehouse and introduces the Google Cloud products most commonly used to build a modern data lakehouse using open-source formats.

Module 2: Building a data lakehouse with Cloud Storage, open formats, and BigQuery

50 เอ็กซ์พี

Building a data lake foundation

50 เอ็กซ์พี

Introduction to Apache Iceberg open table format

50 เอ็กซ์พี

BigQuery as the central processing engine

50 เอ็กซ์พี

Combining operational data in AlloyDB

50 เอ็กซ์พี

Combining operational and analytical data with federated queries

50 เอ็กซ์พี

Real world use case

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 1

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 2

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 3

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 4

50 เอ็กซ์พี

Federated query with BigQuery

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

4

Modernizing Data Warehouses with BigQuery and BigLake

This module explores BigQuery as the cornerstone of a modern data warehouse and introduces BigLake for unifying access across the data lake and warehouse.

Module 3: Modernizing data warehouses with BigQuery and BigLake

50 เอ็กซ์พี

BigQuery fundamentals

50 เอ็กซ์พี

Partitioning and clustering in BigQuery

50 เอ็กซ์พี

Introducing BigLake and external tables

50 เอ็กซ์พี

Querying external data and Iceberg tables

100 เอ็กซ์พี

Quiz Question 1

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 2

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 3

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 4

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 5

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 6

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 7

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 8

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

5

Advanced Lakehouse Patterns and Data Governance

This module focuses on advanced architectural patterns for the lakehouse, including data processing, orchestration, and comprehensive data governance across BigQuery, Cloud Storage, and BigLake.

Module 4: Advanced lakehouse patterns and data governance

50 เอ็กซ์พี

Data governance and security in a unified platform

50 เอ็กซ์พี

Demo: Data Loss Prevention

50 เอ็กซ์พี

Analytics and machine learning on the lakehouse

50 เอ็กซ์พี

Real-world lakehouse architectures and migration strategies

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 1

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 2

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 3

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 4

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 5

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 6

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 7

50 เอ็กซ์พี

Quiz Question 8

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

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

Module 5: Labs and best practices

50 เอ็กซ์พี

Getting Started with BigQuery ML

100 เอ็กซ์พี

Vector search with BigQuery

100 เอ็กซ์พี

Review and best practices

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

7

Course Summary

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

Summary and next steps

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

หลักสูตรเสร็จสมบูรณ์

ได้รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณ
แชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนเลย

เข้าร่วมกับ... 19 ล้านผู้เรียน และเริ่ม Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud วันนี้เลย!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google แสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา