Ez az adatmérnöki kurzus a Google-on Cloud A 4 napos tanfolyam teljes körű képzést nyújt az adatfeldolgozó rendszerek tervezéséhez, felépítéséhez és üzemeltetéséhez Google Cloud Platform (GCP)A résztvevők olyan jelentős adatmérnöki szolgáltatásokkal fognak dolgozni, mint a BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub, Dataplex és Cloud Tárolás, az adatbevitel, -tárolás, -átalakítás, -elemzés és -vezérelt feldolgozás modern koncepcióinak feltárása.
A képzés bemutatókat, gyakorlati laborgyakorlatokat és valós helyzetekben történő alkalmazásokat tartalmaz, amelyek a résztvevőket elvezetik a skálázható adatfolyamatok kiépítéséhez, a teljesítmény optimalizálásához és a robusztus adatarchitektúrák megvalósításához. cloud.
Adatmérnöki tanfolyam a Google-on Cloud Ajánlott:
• adatmérnökök, akik csővezetékeket építenek vagy kezelnek cloud
• szakemberek Big Data migráció a Google ökoszisztémájába Cloud
• adatbázis-adminisztrátorok és ETL-specialisták
• BigQuery-vel dolgozó elemzőmérnökök
• minősítésre készülő szakemberek Adatmérnöka hivatalos Google útvonalon belül Cloud
A Google adatmérnöki kurzus végén Cloud, a résztvevők képesek lesznek:
• GCP-ben skálázható adatfeldolgozó rendszerek tervezése
• kötegelt és streamelt folyamatokat építhet Google szolgáltatások használatával Cloud
• adatmodellek és végponttól végpontig terjedő folyamatok megvalósítása
• adatrendszerek üzemeltetése a megbízhatóságra, a biztonságra és a költségekre összpontosítva
• alkalmazza a legjobb gyakorlatokat az automatizálás, a vezénylés és az optimalizálás terén
- alapvető SQL ismeretek
- ajánlott: programozási nyelvben szerzett tapasztalat (Python, Java stb.)
- az alapvető fogalmak megértése cloud
01. modul – Adatmérnöki feladatok és komponensek
- az adatmérnök szerepe
• adatforrások vs. adatelnyelők
• adatformátumok
• Google tárhelylehetőségek Cloud
• metaadat-kezelés
• adathalmazok megosztása az Analytics Hubbal
Labor: Adatok betöltése a BigQuery-be
02. modul – Adatreplikáció és -migráció
- replikációs és migrációs architektúra
• gcloud CLI
• adathalmazok mozgatása
• Adatfolyam és használati esetek
Labor: PostgreSQL → BigQuery replikáció Datastreammel
03. modul – Kitermelési és betöltési csővezeték-minta (EL)
- EL architektúra
• bq CLI
• BigQuery adatátviteli szolgáltatás
• BigLake, mint EL alternatíva
Labor: BigLake Qwik Start
04. modul – Minta kinyerése, betöltése és átalakítása (ELT)
- ELT architektúra
• SQL szkriptelés és ütemezés BigQuery-ben
• Adatűrlap
Labor: SQL munkafolyamat létrehozása és végrehajtása Dataformban
05. modul – Minta kinyerése, átalakítása és betöltése (ETL)
- ETL architektúra
• Grafikus eszközök a Google-ben Cloud
• kötegelt feldolgozás Dataproc segítségével
• streamelési feldolgozási lehetőségek
• Bigtable az adatfolyamatokban
Laboratóriumok:
• Dataproc Serverless Sparkhoz → BigQuery betöltése
• Adatfolyam valós idejű irányítópult Pipeline
06. modul – Automatizálási technikák
- automatizálási minták
• Cloud Ütemező és munkafolyamatok
• Cloud Összeállít
• Cloud Függvények futtatása
• Eventarc
Labor: Cloud Függvények futtatása → BigQuery betöltése
07. modul – Bevezetés az adatmérnökségbe
- az adatmérnök szerepe
• adatmérnöki kihívások
• bevezetés a BigQuery-be
• adattavak vs. adattárházak
• irányítás, hozzáférés és együttműködés
• esettanulmány
Labor: BigQuery használata elemzéshez
08. modul – Adattó létrehozása
- adattó architektúra
• tárolási és ETL-opciók
• Cloud A tárhely, mint fő adattó
• biztonság Cloud Tárolás
• használat Cloud SQL
Labor: Taxiadatok betöltése Cloud SQL
09. modul – Adattárház létrehozása
- modern adattárház architektúra
• BigQuery – koncepciók, adatbetöltés
• tervek feltárása
• beágyazott és ismétlődő mezők
• particionálás és klaszterezés
Laboratóriumok:
• JSON és tömbkezelés a BigQuery-ben
• Particionált táblázatok a BigQuery-ben
10. modul – Bevezetés a kötegelt folyamatok építésébe
- EL / ELT / ETL
• adatminőség
• műveletek végrehajtása BigQuery-ben
Demo: ELT az adatminőség javítása érdekében
11. modul – Spark futtatása Dataproc-on
- Hadoop ökoszisztéma
• munkafolyamatok futtatása Dataproc-on
• használat Cloud Tárhely HDFS helyett
• Adatfeldolgozás optimalizálása
Labor: Spark-feladatok futtatása Dataproc-on
12. modul – Kiszolgáló nélküli adatfeldolgozás Dataflow-val
- Bevezetés az adatfolyamba
• aggregációk, oldalsó bemenetek, ablakozás
• SQL adatfolyam és sablonok
Laboratóriumok:
• Egyszerű adatfolyam Pipeline
• MapReduce a Beamben
• Oldalsó bemenetek
13. modul – Csővezetékek kezelése a következővel: Cloud Adatfúzió és Cloud Összeállít
- vizuális folyamatok létrehozása Data Fusion segítségével
• Wrangler – adatfeltárás és -átalakítás
• hangszerelés a következővel: Cloud Összeállít
• Légáramlás: DAG-ok, operátorok, munkafolyamatok
Laboratóriumok:
• Építés és kivitelezés Pipeline az adatfúzióban
• Bevezetés a Cloud Összeállít
14. modul – Bevezetés a streamelt adatfeldolgozásba
- streaming koncepciók
• GCP eszközök streameléshez
15. modul – Kiszolgáló nélküli üzenetküldés Pub/Sub használatával
- Pub/Sub push vs pull
• kóddal történő közzététel
Labor: Streamelhető adatok közzététele Pub/Sub felületen
16. modul – Adatfolyam-streamelési funkciók
- streamelési kihívások
• ablakozás, késleltetés, triggerek
Labor: Adatfolyam Pipelines
17. modul – Nagy áteresztőképességű BigQuery és Bigtable streamelés
- streamelés BigQuery-ben + irányítópultok
• nagy áteresztőképességű betöltés a Bigtable-be
• Bigtable optimalizálás
Laboratóriumok:
• Streamelési elemzések és irányítópultok
• Bigtable-be streamelés
18. modul – Speciális BigQuery funkciók és teljesítmény
- analitikus ablakfüggvények
• GIS funkciók
• BigQuery optimalizálás
Labor: BigQuery lekérdezések optimalizálása
Megjegyzés: A napirend a kijelölt oktatótól függően módosulhat. A végleges verzióért kérjük, vegye fel a kapcsolatot a csapattal. Bittnet Training.
- Gépi tanulás a Google-ben Cloud – 5 nap
- Bevezetés a mesterséges intelligenciába és a gépi tanulásba a Google-ben Cloud – 1 nap
Ezek a kurzusok kiterjesztik az adatmérnökök képzését a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia területére, amelyek relevánsak a BigQuery ML, a Dataflow ML és az egyéni modelleken alapuló haladó projektekhez.
A kurzus része a Professional Data Engineer minősítés hivatalos útjának, és a Google által ajánlott tanulási alapot képviseli. Cloud ezért a szerepért.
Adatmérnöki Google kurzus GYIK Cloud
Hogyan járul hozzá egy „Adatmérnökség a Google-ben” kurzus? Cloud„a szervezet megtérülésének növelésére?”
Adatmérnökök képzése a Google-nél Cloud Optimalizálja a nagy adatfolyamok kezelését, automatizálja a feldolgozást és értékes információkat nyer ki. Ez csökkenti a manuális hibák költségeit, felgyorsítja az analitikai projektek megvalósítását, és támogatja az adatvezérelt üzleti döntéseket, ami jelentős megtérülést (ROI) eredményez a működési hatékonyság és a gyorsabb stratégiai döntések révén.
Miért elengedhetetlen a BigQuery képzés az adatvezérelt vállalatok számára?
A BigQuery petabájtos méretű tárhelyet és elemzést kínál kiszámítható költségek mellett. Azok a vállalatok, amelyek elsajátították a BigQuery használatát, nagy mennyiségű adatot képesek hasznosítható információkká alakítani hatalmas infrastrukturális beruházások nélkül, csökkentve a teljes birtoklási költséget (TCO) és maximalizálva az analitikai befektetések megtérülését.
Hogyan optimalizál a Google? Cloud Pipelineadatok és milyen hatással vannak a költségekre?
Pipeline-a Google által kezelt adatok Cloud lehetővé teszi az automatizált és skálázható adatfeldolgozást. Ez az automatizálás kiküszöböli az ismétlődő feladatokat és a kapcsolódó hibákat, csökkentve az üzemeltetési költségeket és a fejlesztési időt, ami közvetlen pénzügyi előnyökkel jár.
Milyen szerepet játszik a Dataflow az adatátalakításban és -integrációban, és hogyan befolyásolja a befektetés megtérülését (ROI)?
A Dataflow egységes feldolgozást kínál mind a streameléshez, mind a kötegelt feldolgozáshoz, automatikus skálázással. Ez csökkenti az architektúra bonyolultságát és a különböző eszközök közötti koordináció szükségességét, ami alacsonyabb üzemeltetési költségeket és gyorsabb válaszidőket eredményez az adatprojektek esetében.
Hogyan támogatja a kurzus az ETL/ELT gyakorlati alkalmazását a Google-nél? Cloud?
A kurzus az adatkinyerési, -átalakítási és -betöltési technikákra összpontosít, olyan natív eszközök használatával, mint a Dataflow és a Dataprep, amelyek lehetővé teszik a csapatok számára, hogy költséghatékony és skálázható adatfolyamatokat építsenek ki, kiküszöbölve az adatsilókat és növelve az adatok értékét az üzleti életben.
Hogyan csökkenti Cloud A nagyméretű adattárolás tárolási költségei?
Cloud A Storage tartós, skálázható tárolást és felhasználásalapú költséget kínál. Ez a rugalmasság lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy hatékony archiválási szabályzatok révén optimalizálják az inaktív vagy ritkán használt adatokra vonatkozó költségvetést, csökkentve a teljes birtoklási költséget (TCO) és maximalizálva az erőforrás-kihasználást.
Milyen előnyöket kínál a Dataproc integráció a Hadoop/Spark feldolgozásban, és hogyan befolyásolja a hatékonyságot?
A Dataproc lehetővé teszi a Hadoop és Spark klaszterek igény szerinti futtatását alacsony költségekkel és gyors skálázással. Ez kiküszöböli a folyamatos klaszterkezelés szükségességét és minimalizálja a hagyományos infrastrukturális költségeket, jelentős megtakarítást és rugalmasságot biztosítva a működésben. big data.
Hogyan segíti a biztonsági és irányítási ismeretek az adatmérnöki munkát a Google-nél? Cloud?
A jó biztonsági és irányítási gyakorlatok bevezetése biztosítja az érzékeny adatok védelmét és a szabályozási megfelelést. Ez csökkenti a bírságok, a hírnévkárosodás és a költséges incidensek kockázatát, védi a bevételeket és költséghatékony módon biztosítja az üzletmenet-folytonosságot.
Miért fontos az adatfeldolgozási és tárolási költségek optimalizálásának képessége az adatprojektekben?
A feldolgozási és tárolási költségek optimalizálása elengedhetetlen az informatikai költségvetések kezeléséhez. A jól felkészült csapatok optimalizálási szabályzatokat alkalmazhatnak, amelyek a teljesítmény feláldozása nélkül csökkentik a havi kiadásokat, ami növeli a jövedelmezőséget és a hosszú távú megtérülést (ROI).
Hogyan segítheti az adatmérnöki képzés a Google-nél? Cloud felgyorsítani az innovációt a szervezetben?
Az adatmérnöki készségek lehetővé teszik a szervezetek számára, hogy stratégiailag aknázzák ki az adatokat, prediktív elemzéseket generáljanak, működési optimalizálásokat végezzenek és innovatív digitális termékeket hozzanak létre. Ez a versenyképes információk generálásában rejlő agilitás a bevételek növekedését és fenntartható versenyelőnyt eredményez.
Miért jelenik meg ez az oldal?
Ez az oldal a következő keresések miatt jelent meg: adatmérnökség a Google-ban cloud, Google Certified Professional Data Engineer, GCP adatmérnök, Google cloud adatmérnök, Google cloud profi adatmérnök, Google cloud okleveles professzionális adatmérnök, Google professzionális adatmérnök, Google adatmérnök, Google okleveles adatmérnök, professzionális adatmérnök, GCP professzionális adatmérnök, Google adatmérnök, Google, Google cloud okleveles adatmérnök, profi adatmérnök a Google-tól, adatmérnök GCP, Google cloud database mérnök, adatmérnök a Google-ban cloud platform, gcp cloud adatmérnök, okleveles szakmai adatmérnök, Google cloud platform adatmérnök, adatmérnök a Google-nál, adatmérnök a Google-lel cloud, professzionális adatmérnök google cloud, gcp mérnök, gcp minősített adatmérnök, gcp adatmérnöknek, adatmérnöki képzés a Google-lel cloud platform, professzionális adatmérnök gcp, adatmérnök a Google-ban cloud platform szakterület, adatmérnök, Google cloud, cloud adatmérnök gcp, gcp minősített professzionális adatmérnök, adatmérnök gcp-vel, google adat gépi tanulási mérnök, google database mérnök, professzionális adatmérnök a Google-ban cloud platform, adatmérnökség a GCP-ben, hivatalos Google cloud okleveles professzionális adatmérnök, cloud Google adatmérnök, Google adatmérnök cloud, adatmérnöki google cloud emelvény, big data Google mérnök vagy mások.
