Pipelines de données par lots avec Dataflow et BigQuery

Dans le monde actuel axé sur les données, les organisations s'appuient sur des données structurées et opportunes pour prendre des décisions commerciales critiques. La construction de pipelines de données par lots robustes est la clé de la transformation de données brutes et non structurées en actifs précieux pour l'analyse et le reporting. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux de l'ingénierie des données dans le cloud, vous aidant à passer de la compréhension de l'ingestion de données de base à la conception, l'exécution et la surveillance de pipelines par lots prêts pour la production. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes fondamentaux de l'ingénierie des données et les bases du traitement par lots - Concevoir des pipelines de données évolutifs à l'aide de Cloud Dataflow et Apache Beam - Transformer et charger efficacement de grands ensembles de données dans BigQuery pour l'analyse - Optimiser les performances des pipelines et gérer l'allocation des ressources - Surveiller l'état des pipelines et dépanner les erreurs d'exécution courantes - Appliquer des pratiques d'observabilité modernes pour garantir la qualité des données et la fiabilité des pipelines Vous commencerez par explorer la terminologie essentielle et les modèles architecturaux avant de passer à des guides écrits étape par étape et à des extraits de code SQL et Python pratiques. Le cours se termine par des stratégies pratiques pour optimiser, sécuriser et maintenir vos flux de données. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs de données, analystes et développeurs qui souhaitent acquérir une base solide en traitement par lots. Aucune expérience préalable en ingénierie des données cloud n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer la puissance du traitement de données par lots à l'échelle du cloud.