Einführung in Data Engineering auf Google Cloud
In diesem Kurs lernen Sie etwas über Data Engineering in Google Cloud, die Rollen und Aufgaben von Dateningenieuren und wie diese den Angeboten von Google Cloud zugeordnet werden können. Sie lernen auch, wie Sie Herausforderungen im Bereich Data Engineering angehen können.
- Dauer: 1T 8Std
- Sprachen: Englisch, Deutsch
- Niveau: Einstieg
- Gruppengröße: Bis zu 16
Das lernen Sie
- Die Rolle eines Data Engineers verstehen.
- Daten-Engineering-Aufgaben und Kernkomponenten, die in der Google Cloud verwendet werden, identifizieren.
- Verstehen, wie Datenpipelines mit verschiedenen Mustern in der Google Cloud erstellt und bereitgestellt werden.
- Verschiedene Automatisierungstechniken in der Google Cloud identifizieren und nutzen.
Voraussetzungen
- Vorherige Google Cloud-Erfahrung auf grundlegender Ebene mit Cloud Shell und Zugriff auf Produkte über die Google Cloud Console.
- Grundkenntnisse in einer gängigen Abfragesprache wie SQL.
- Erfahrung mit Datenmodellierung und ETL-Aktivitäten (Extrahieren, Transformieren, Laden).
- Erfahrung in der Entwicklung von Anwendungen mit einer gängigen Programmiersprache wie Python.
Kursinhalt
Data Engineering Aufgaben und Komponenten
- Die Rolle eines Data Engineers
- Datenquellen versus Datensenken
- Datenformate
- Optionen für Speicherlösungen in Google Cloud
- Optionen für das Metadatenmanagement in Google Cloud
- Freigabe von Datensätzen mit Analytics Hub
Datenreplikation und Migration
- Replikations- und Migrationsarchitektur
- Das gcloud Befehlszeilen-Tool
- Verschieben von Datensätzen
- Datastream
Das Extract-and-Load-Datenpipeline-Muster
- Extract-and-Load-Architektur
- Das bq Befehlszeilen-Tool
- BigQuery Data Transfer Service
- BigLake
Das Extract, Load, and Transform Data Pipeline-Muster
- Extract, Load, and Transform (ELT)-Architektur
- SQL-Skripting und -Planung mit BigQuery
- Dataform
Das Extract, Transform, and Load Data Pipeline-Muster
- Extract, Transform, and Load (ETL)-Architektur
- Google Cloud GUI-Tools für ETL-Datenpipelines
- Stapeldatenverarbeitung mit Dataproc
- Optionen für die Streaming-Datenverarbeitung
- Bigtable und Datenpipelines
Automatisierungstechniken
- Automatisierungsmuster und Optionen für Pipelines
- Cloud Scheduler und Workflows
- Cloud Composer
- Cloud Run Funktionen
- Eventarc
Passende Kurse
Analysieren und Visualisieren von Daten in Looker
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie in Looker Daten erkunden und analysieren, was früher hauptsächlich von SQL-Entwicklern oder Analysten durchgeführt wurde. Sie lernen, wie Sie die moderne Analyseplattform von Looker nutzen können, um relevante Inhalte in der Looker-Instanz Ihres Unternehmens zu finden und zu erkunden. Sie entdecken auch, wie Sie Ihren Daten Fragen stellen, bei Bedarf neue Metriken erstellen und Visualisierungen und Dashboards erstellen und teilen können, um datengestützte Entscheidungen zu erleichtern.
Einführung in Data Analytics in der Google Cloud
Dieser Kurs ist eine Einführung in die Datenanalyse auf Google Cloud. Er richtet sich an Lernende, die keine Vorkenntnisse in Datenanalyse oder Google Cloud haben. Der Kurs behandelt die Grundlagen der Datenanalyse, einschließlich Erfassung, Speicherung, Erkundung, Visualisierung und Weitergabe. Er führt die Lernenden auch in die Datenanalysetools und -dienste von Google Cloud ein. Durch Videovorträge, Demos, Quizze und praktische Übungen zeigt der Kurs, wie man von Rohdaten zu aussagekräftigen Visualisierungen und Dashboards gelangt.
AlloyDB Grundlagen
Dieser Kurs beleuchtet die Vorteile von AlloyDB, insbesondere im Vergleich zu PostgreSQL in Cloud SQL. Er führt Sie durch die Architektur von AlloyDB und erklärt, wie Sie Deployments in Google Cloud konfigurieren.Der Kurs ist in zwei Teile gegliedert: AlloyDB Administration Essentials (Architektur und Konfiguration) und AlloyDB Optimization Essentials (Leistungsoptimierung).
Unsicher, welcher Kurs passt?
Buchen Sie ein 30-minütiges Gespräch. Wir schauen uns an, wo Ihr Team steht und was es können muss — und stellen daraus einen konkreten Kurstermin oder einen passenden Lernplan zusammen.