Основы обработки данных: озера и хранилища данных в Google Облаке

В эпоху больших данных организации полагаются на надежные архитектуры хранения, чтобы превратить необработанную информацию в полезные сведения. Понимание того, когда использовать озеро данных, а когда хранилище данных — это первый важный шаг к созданию успешных конвейеров облачных данных. В этом курсе вы узнаете основные принципы обработки данных в облачной среде. Вы узнаете, как оценивать бизнес-примеры, выбирать подходящие решения хранения данных на Google Cloud и разрабатывать архитектуры, которые сбалансированно сочетают стоимость, скорость и масштабируемость. Что вы узнаете: - Понять различные роли, преимущества и компромиссы озер данных и хранилищ данных. - Исследуйте основные службы хранения данных Google Cloud, включая Cloud Storage и BigQuery, для структурированных и неструктурированных данных. - Разработка современных архитектур, сочетающих гибкость озер с аналитической мощностью складов. - Применять основные методы управления данными, безопасности и контроля доступа для защиты облачных данных. - Анализ того, как конвейеры данных оптимизируют бизнес-операции и поддерживают аналитику на выходе. Курс начинается с основных терминов и основных обязанностей инженера по обработке данных, а затем вы перейдете к углубленному изучению технических аспектов услуг облачного хранения и проектирования конвейеров. Этот курс предназначен для начинающих инженеров данных, облачных архитекторов и бизнес-аналитиков, которые только начинают работать с данными и хотят получить прочные фундаментальные знания о решениях облачного хранения данных без предварительного опыта работы в облаке. Начните читать сегодня, чтобы заложить прочный фундамент в современной архитектуре облачных данных.