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    Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Italiano

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    Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Italiano

    magic_button Data Lake Data Warehouse
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    8 ore Intermedio universal_currency_alt 25 crediti

    I due componenti chiave di qualsiasi pipeline di dati sono costituiti dai data lake e dai data warehouse. In questo corso evidenzieremo i casi d'uso per ogni tipo di spazio di archiviazione e approfondiremo i dettagli tecnici delle soluzioni di data lake e data warehouse disponibili su Google Cloud. Inoltre, descriveremo il ruolo di un data engineer, illustreremo i vantaggi di una pipeline di dati di successo per le operazioni aziendali ed esamineremo i motivi per cui il data engineering dovrebbe essere eseguito in un ambiente cloud.

    Questo è il primo corso della serie Data Engineering on Google Cloud. Dopo il completamento di questo corso, iscriviti al corso Building Batch Data Pipelines on Google Cloud.

    Completa questa attività e ottieni un badge! Fai un passo avanti nella tua carriera nel cloud mostrando a tutti le tue nuove capacità.

    Badge per Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Italiano
    info
    Informazioni corso
    Obiettivi
    • Capire la differenza tra data lake e data warehouse.
    • Esplorare i casi d'uso per ogni tipo di spazio di archiviazione e le soluzioni di data lake e data warehouse disponibili su Google Cloud.
    • Discutere il ruolo di un data engineer e i vantaggi di una pipeline di dati di successo per le operazioni aziendali.
    • Esaminare i motivi per cui il data engineering dovrebbe avvenire in un ambiente cloud.
    Prerequisiti

    Per trarre vantaggio da questo corso, i partecipanti devono aver completato "Nozioni fondamentali su Big Data e machine learning di Google Cloud" o possedere un'esperienza equivalente. Il partecipante deve inoltre possedere • Una buona conoscenza di base dei linguaggi di query più comuni, come SQL. • Esperienza nelle attività di modellazione dei dati ed ETL (Extract, Transform, Load). • Esperienza nello sviluppo di applicazioni mediante un linguaggio di programmazione comune, come Python. • Familiarità con il machine learning e/o la statistica.

    Pubblico
    Questo corso è rivolto agli sviluppatori responsabili di: Eseguire query sui set di dati, visualizzare i risultati delle query e creare i report. I ruoli professionali specifici includono: Data engineer, data analyst, amministratori di database e big data architect
    Lingue disponibili
    English, 日本語, español (Latinoamérica), français, português (Brasil), italiano e 한국어
    Cosa faccio al termine del corso?
    Al termine di questo corso, puoi esplorare contenuti aggiuntivi nel tuo percorso di apprendimento o esplorare il catalogo formativo
    Quali badge posso guadagnare?
    Al termine di un corso, guadagnerai un badge di completamento. I badge possono essere visualizzati sul tuo profilo e condivisi sul tuo social network.
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