Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP 日本語版

"すべてのデータ パイプラインには、データレイクとデータ ウェアハウスという 2 つの主要コンポーネントがあります。このコースでは、各ストレージ タイプのユースケースを紹介し、Google Cloud で利用可能なデータレイクとデータ ウェアハウスのソリューションを技術的に詳しく説明します。また、データ エンジニアの役割や、効果的なデータ パイプラインが事業運営にもたらすメリットについて確認し、クラウド環境でデータ エンジニアリングを行うべき理由を説明します。 これは「Data Engineering on Google Cloud」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Building Batch Data Pipelines on Google Cloud」コースに登録してください。"

• はじめに
• このモジュールでは「Data Engineering on Google Cloud」コースシリーズと、この「Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud」コースについて紹介します。
• データ エンジニアリングの概要
• このモジュールでは、データ エンジニアリングの役割について検討し、クラウドでデータ エンジニアリングを行うべき理由について理解を促します。
• データレイクの構築
• このモジュールでは、データレイクの概要に加え、Google Cloud で Cloud Storage をデータレイクとして使用する方法について説明します。
• データ ウェアハウスの構築
• このモジュールでは、Google Cloud のデータ ウェアハウジング オプションである BigQuery について説明します。
• まとめ
• 主な学習ポイントのまとめ
• コースのリソース
• 各モジュールの PDF 版へのリンク