آموزش مدرن سازی دریاچه های داده و انبارهای داده با GCP

Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.
توضیحات دوره: دو جز key اصلی هر خط لوله داده ، دریاچه های داده و انبارها هستند. این دوره موارد استفاده را برای هر نوع ذخیره سازی برجسته می کند و به جزئیات فنی در دریاچه داده و راه حل های انبار موجود در Google Cloud Platform فرو می رود. دو جز key اصلی هر خط لوله داده ، دریاچه های داده و انبارها است. این دوره موارد استفاده را برای هر نوع ذخیره سازی برجسته می کند و به جزئیات فنی در دریاچه داده و راه حل های انبار موجود در Google Cloud Platform فرو می رود. همچنین ، این دوره نقش یک مهندس داده ، مزایای خط لوله داده موفقیت آمیز در عملیات تجاری را توصیف می کند و بررسی می کند که چرا مهندسی داده باید در یک فضای ابری انجام شود. زبان آموزان با استفاده از QwikLabs تجربه عملی با دریاچه های داده و انبارها را در Google Cloud Platform کسب می کنند.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • معرفی دوره Course Introduction

مقدمه ای بر مهندسی داده Introduction to Data Engineering

  • نقش یک مهندس داده را کاوش کنید Explore the role of a data engineer

  • چالش های مهندسی داده را تحلیل کنید Analyze data engineering challenges

  • معرفی BigQuery Intro to BigQuery

  • دریاچه های داده و انبارهای داده Data Lakes and Data Warehouses

  • نسخه ی نمایشی: پرس و جوهای فدرال با BigQuery Demo:Federated Queries with BigQuery

  • پایگاه داده های معاملاتی در مقابل انبارهای داده Transactional Databases vs Data Warehouses

  • با سایر تیم های داده به طور موثر شریک شوید Partner effectively with other data teams

  • دسترسی و حاکمیت داده ها را مدیریت کنید Manage data access and governance

  • نسخه ی نمایشی: یافتن PII در مجموعه داده خود با DLP API Demo:Finding PII in your dataset with DLP API

  • خطوط لوله آماده تولید را ایجاد کنید Build production-ready pipelines

  • مطالعه موردی مشتری GCP را مرور کنید Review GCP customer case study

  • خلاصه کردن Recap

  • شروع کار با GCP و Qwiklabs Getting Started With GCP And Qwiklabs

  • معرفی آزمایشگاه: استفاده از BigQuery برای انجام تجزیه و تحلیل Lab Intro:Using BigQuery to do Analysis

  • آزمایشگاه: استفاده از BigQuery برای انجام تجزیه و تحلیل Lab: Using BigQuery to do Analysis

ساخت دریاچه داده Building a Data Lake

  • مقدمه ای بر اطلاعات دریاچه ها Introduction to Data Lakes

  • گزینه های ذخیره سازی داده و ETL در GCP Data Storage and ETL options on GCP

  • ساخت دریاچه داده با استفاده از Cloud Storage Building a Data Lake using Cloud Storage

  • نسخه ی نمایشی: بهینه سازی هزینه با کلاسهای Google Cloud Storage و Cloud Functions Demo:Optimizing cost with Google Cloud Storage classes and Cloud Functions

  • امنیت ذخیره سازی ابر Securing Cloud Storage

  • ذخیره انواع انواع داده ها Storing All Sorts of Data Types

  • نسخه ی نمایشی: در حال اجرای پرس و جوهای فدرال در پرونده های Parket و ORC در BigQuery Demo:Running federated queries on Parquet and ORC files in BigQuery

  • ذخیره داده های رابطه ای در ابر Storing Relational Data in the Cloud

  • Cloud SQL به عنوان یک دریاچه داده ای رابطه ای Cloud SQL as a relational Data Lake

  • آزمایشگاه: بارگیری داده های تاکسی در Cloud SQL Lab:Loading Taxi Data into Cloud SQL

  • آزمایشگاه: بارگیری داده های تاکسی در Google Cloud SQL Lab: Loading Taxi Data into Google Cloud SQL

ساخت انبار داده Building a data warehouse

  • انبار داده مدرن The Modern Data Warehouse

  • معرفی BigQuery Intro to BigQuery

  • نسخه ی نمایشی: سنجش میزان سل اطلاعات در عرض چند ثانیه Demo:Querying TB of Data in seconds

  • شروع شدن Getting Started

  • در حال بارگیری داده ها Loading Data

  • معرفی آزمایشگاه: بارگیری داده ها در BigQuery Lab Intro:Loading Data into BigQuery

  • آزمایشگاه: بارگیری داده ها در BigQuery Lab: Loading data into BigQuery

  • کاوش در برنامه ها Exploring Schemas

  • نسخه ی نمایشی: کاوش در برنامه ها Demo:Exploring Schemas

  • طرحواره Schema Design

  • قسمتهای تو در تو و تکرار شده Nested and Repeated Fields

  • نسخه ی نمایشی: زمینه های تو در تو و تکرار شده Demo:Nested and Repeated Fields

  • Intro Lab: کار با JSON و Array Data در BigQuery Lab Intro:Working with JSON and Array Data in BigQuery

  • آزمایشگاه: کار با داده های JSON و Array در BigQuery Lab: Working with JSON and Array data in BigQuery

  • بهینه سازی با پارتیشن بندی و خوشه بندی Optimizing with Partitioning and Clustering

  • نسخه ی نمایشی: ایجاد جداول جدا شده Demo:Creating Partitioned Tables

  • نسخه ی نمایشی: پارتیشن بندی و خوشه بندی Demo:Partitioning and Clustering

  • پیش نمایش: تبدیل داده های دسته ای و جریانی Preview:Transforming Batch and Streaming Data

  • خلاصه کردن Recap

خلاصه Summary

  • خلاصه دوره Course Summary

  • مدرن سازی دریاچه داده ها و انبارهای داده با اسلایدهای Google Cloud Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud Slides

نمایش نظرات

آموزش مدرن سازی دریاچه های داده و انبارهای داده با GCP
جزییات دوره
3h 35m
48
Pluralsight (پلورال سایت) Pluralsight (پلورال سایت)
(آخرین آپدیت)
-
از 5
دارد
دارد
دارد
Google Cloud
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Google Cloud Google Cloud

ایجاد تحول دیجیتال با آموزش درخواستی

Google Cloud آموزش و گواهینامه های درخواستی را در فناوری های ابری در حال ظهور ارائه می دهد.

Google Cloud با صدها آزمایشگاه، دوره و نشان مهارت، متخصصان را قادر می‌سازد تا مهارت‌های ابری حیاتی را با سرعت خودشان ایجاد کنند. آزمایشگاه‌های عملی این شرکت اعتبارنامه‌های موقتی را به منابع واقعی ابر ارائه می‌دهند، بنابراین افراد می‌توانند Google Cloud را با استفاده از چیز واقعی یاد بگیرند. فراگیران همچنین می توانند با کسب گواهینامه های Google Cloud و/یا نشان های مهارتی که می توانند با شبکه خود به اشتراک بگذارند، تخصص خود را تأیید کنند.

در وب‌سایت رسمی Google Cloud بیشتر بیاموزید.