Erstellen von Data Lakes und Warehouses in der Cloud

Traditionelle Datenspeicher zwingen Unternehmen oft zur Wahl zwischen der rohen Flexibilität von Data Lakes und der strukturierten Leistungsfähigkeit von Data Warehouses. Moderne Cloud-Architekturen schließen diese Lücke. Sie ermöglichen es Unternehmen, Hochleistungsanalysen direkt auf skalierbarem Speicher auszuführen. Dieser reine Textkurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte des Cloud Data Engineering, von grundlegendem Storage bis hin zum Design eines einheitlichen Data Lakehouses, und zeigt Ihnen, wie Sie riesige Datensätze effizient organisieren, sichern und abfragen können. Was Sie lernen: • Verstehen Sie die Hauptunterschiede und Anwendungsfälle für Data Lakes, Warehouses und moderne Lakehouses. • Konfigurieren Sie Cloud-Speicher-Buckets, um strukturierte und unstrukturierte Rohdaten zu erfassen und zu organisieren. • Entwerfen Sie optimierte Tabellen in BigQuery für leistungsstarke Analysen und kostengünstige Abfragen. • Anwenden von moderner Datenverwaltung und Zero-Trust-Sicherheitsprinzipien zum Schutz sensibler Datensätze. • Implementieren von offenen Tabellenformaten wie Apache Iceberg, um den nahtlosen Zugriff auf Daten aus mehreren Engines zu ermöglichen. • Üben Sie das Schreiben effizienter SQL-Abfragen, um Daten über Hybridspeicherschichten hinweg zu analysieren. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und den strukturellen Grundlagen, bevor Sie sich praktischen Designmustern widmen.Sie lesen Schritt-für-Schritt-Architekturanleitungen und konzeptionelle Aufschlüsselungen, die Sie auf den Aufbau robuster Datenpipelines vorbereiten. Dieser Kurs richtet sich an angehende Data Engineers, Datenbankadministratoren und Technik-Enthusiasten. Es ist keine vorherige Erfahrung mit Cloud-Daten erforderlich, obwohl grundlegende Kenntnisse von SQL hilfreich sind. Beginnen Sie noch heute mit der Erstellung moderner, skalierbarer Datenarchitekturen.