Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP em Português Brasileiro

Os dois principais componentes de um pipeline de dados são data lakes e warehouses. Neste curso, destacamos os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse disponíveis no Google Cloud de forma detalhada e técnica. Além disso, também descrevemos o papel de um engenheiro de dados, os benefícios de um pipeline de dados funcional para operações comerciais e analisamos por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente de nuvem. Este é o primeiro curso da série ""Data Engineering on Google Cloud"". Após a conclusão, recomendamos que você comece o curso ""Building Batch Data Pipelines on Google Cloud"".

• Introdução
• Este módulo é o primeiro da série "Data Engineering on Google Cloud" e do curso "Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud".
• Introdução à engenharia de dados
• Esse módulo discute o papel da engenharia de dados e por que ela deve ser feita na nuvem
• Como criar um data lake
• Neste módulo, você vai saber o que é um data lake e como usar o Cloud Storage no seu data lake do Google Cloud.
• Como criar um data warehouse
• Neste módulo, vamos falar sobre o BigQuery como uma opção de armazenamento em data warehouse no Google Cloud.
• Resumo
• Um resumo dos principais pontos de aprendizado
• Recursos do curso
• Links de versões em PDF de cada módulo