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Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - 한국어
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Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - 한국어
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데이터 파이프라인의 두 가지 주요 구성요소는 데이터 레이크와 웨어하우스입니다. 이 과정에서는 스토리지 유형별 사용 사례를 살펴보고 Google Cloud에서 사용 가능한 데이터 레이크 및 웨어하우스 솔루션을 기술적으로 자세히 설명합니다. 또한 데이터 엔지니어의 역할, 성공적인 데이터 파이프라인이 비즈니스 운영에 가져오는 이점, 클라우드 환경에서 데이터 엔지니어링을 수행해야 하는 이유도 알아봅니다.
'Data Engineering on Google Cloud' 시리즈의 첫 번째 과정입니다. 이 과정을 완료한 후 Building Batch Data Pipelines on Google Cloud 과정에 등록하세요.
과정 정보
목표
- 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 차이를 알아봅니다.
- 스토리지 유형별 사용 사례와 Google Cloud에서 사용 가능한 데이터 레이크 및 웨어하우스 솔루션을 살펴봅니다.
- 데이터 엔지니어의 역할, 성공적인 데이터 파이프라인이 비즈니스 운영에 가져다주는 이점을 알아봅니다.
- 클라우드 환경에서 데이터 엔지니어링을 수행해야 하는 이유를 확인합니다.
기본 요건
이 과정의 효과를 높이려면 수강자는 'Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals' 과정을 이수했거나 그에 상응하는 경험을 보유하고 있어야 합니다. 또한 수강자는 다음 요건을 충족해야 합니다. • SQL과 같은 일반적인 쿼리 언어에 대한 기본 숙련도, • 데이터 모델링 및 ETL(추출, 변형, 로드) 작업 경험, • Python과 같은 일반적인 프로그래밍 언어를 사용한 애플리케이션 개발 경험, • 머신러닝 및 통계에 대한 기본 지식
대상
이 과정은 데이터 세트 쿼리, 쿼리 결과 시각화, 보고서 작성을 담당하는 개발자를 위해 고안되었습니다. 구체적인 직종: 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 관리자, 빅데이터 설계자
사용할 수 있는 언어
English, 日本語, español (Latinoamérica), français, português (Brasil), italiano, 한국어
과정을 완료한 후에는 어떻게 해야 하나요?
과정을 완료한 후 학습 과정 에서 다른 콘텐츠를 살펴보거나 학습 카탈로그 를 둘러보면 됩니다.
어떤 배지를 획득할 수 있나요?
과정을 완료하면 이수 배지가 주어집니다. 배지는 프로필에 표시되며 사회 연결망에서 공유할 수 있습니다.
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