Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP em Português Brasileiro
Os dois principais componentes de um pipeline de dados são data lakes e warehouses. Neste curso, destacamos os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse disponíveis no Google Cloud de forma detalhada e técnica. Além disso, também descrevemos o papel de um engenheiro de dados, os benefícios de um pipeline de dados funcional para operações comerciais e analisamos por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente de nuvem. Este é o primeiro curso da série ""Data Engineering on Google Cloud"".
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Os dois principais componentes de um pipeline de dados são data lakes e warehouses. Neste curso, destacamos os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse disponíveis no Google Cloud de forma detalhada e técnica. Além disso, também descrevemos o papel de um engenheiro de dados, os benefícios de um pipeline de dados funcional para operações comerciais e analisamos por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente de nuvem. Este é o primeiro curso da série "Data Engineering on Google Cloud". Após a conclusão, recomendamos que você comece o curso "Building Batch Data Pipelines on Google Cloud".Modules
Introdução ao curso
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- Introdução à série de cursos
- Introdução ao curso
Introdução à engenharia de dados
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- Introdução ao módulo
- O papel de um engenheiro de dados
- Desafios da engenharia de dados
- Introdução ao BigQuery
- Data lakes e data warehouses
- Diferenças entre bancos de dados transacionais e data warehouses
- Trabalhar em parceria com outras equipes de dados
- Gerenciar o acesso e a governança dos dados
- Demonstração: Como encontrar as PII no conjunto de dados usando a API DLP
- Criar pipelines prontos para produção
- Estudo de caso de um cliente do Google Cloud
- Resumo
Laboratório: Como usar o BigQuery para fazer análises
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External Tool
- Laboratório: Como usar o BigQuery para fazer análises
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- Introdução ao laboratório: Como usar o BigQuery para fazer análises
- Coursera: Guia inicial do Google Cloud Platform e do Qwiklabs
Teste
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- Teste: Introdução à engenharia de dados
Como criar um data lake
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- Introdução ao módulo
- Introdução aos data lakes
- Opções de armazenamento de dados e ETL no Google Cloud
- Criar um data lake usando o Cloud Storage
- Cloud Storage seguro
- Armazenar todos os tipos de dados
- Cloud SQL como um data lake relacional
Laboratório: Como carregar dados de táxi no Google Cloud SQL
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- Laboratório: Como carregar dados de táxi no Google Cloud SQL
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- Introdução ao laboratório: Como carregar dados de táxi no Google Cloud SQL
Teste
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- Teste: Como criar um data lake
Como criar um data warehouse
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- Introdução ao módulo
- O data warehouse moderno
- Introdução ao BigQuery
- Demonstração: Como consultar TB de dados em segundos
- Noções básicas sobre o BigQuery
- Carregar dados no BigQuery
Laboratório: Como carregar dados no BigQuery
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- Laboratório: Como carregar dados no BigQuery
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- Introdução ao laboratório: Como carregar dados no BigQuery
BigQuery como uma opção de armazenamento em data warehouse
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- Analisar esquemas
- Demonstração: Como analisar esquemas
Projeto do esquema
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- Projeto do esquema
- Campos aninhados e repetidos
- Demonstração: Campos aninhados e repetidos
- Projetar o esquema ideal para o BigQuery
Laboratório: Como trabalhar com dados JSON e de matriz no BigQuery
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- Laboratório: Como trabalhar com dados JSON e de matriz no BigQuery
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- Introdução ao laboratório: Como trabalhar com dados JSON e de matriz no BigQuery
Particionamento e clustering no BigQuery
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- Otimizar usando particionamento e clustering
Laboratório: Tabelas particionadas no BigQuery
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- Laboratório: Tabelas particionadas no BigQuery
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- Introdução ao laboratório: Tabelas particionadas no BigQuery
Revisão
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- Revisão
Teste
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- Como criar um data warehouse
Resumo
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- Resumo do curso
Recursos do curso
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Readings
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Readings
- Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud
Auto Summary
Embark on a comprehensive journey to modernize your data lakes and data warehouses with the Google Cloud Platform, presented in Brazilian Portuguese. This professional-level course is tailored for IT and Computer Science enthusiasts, offering in-depth insights into the pivotal components of a data pipeline. Learners will explore detailed case studies and technical solutions for implementing data lakes and warehouses using Google Cloud. The curriculum delves into the critical role of a data engineer, the operational advantages of an efficient data pipeline, and the essential reasons for cloud-based data engineering. As the introductory course in the "Data Engineering on Google Cloud" series by Coursera, it sets the foundation for advanced learning, paving the way for the subsequent course, "Building Batch Data Pipelines on Google Cloud." Designed for professionals seeking to enhance their data management skills, the course is available through the Coursera Starter subscription, ensuring accessibility to a broad audience aiming to excel in the evolving landscape of cloud-based data engineering.
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