Kursüberblick
Dieser technische Deep-Dive-Kurs bietet technische Schulungen für Enterprise Data Warehouses (EDW)-Lösungen mit BigQuery.
Der Kurs bietet Anleitung und Schulung zu technischen Herausforderungen, die bei der Migration bestehender EDW- und ETL-Pipelines zu Google Cloud auftreten können. Die Teilnehmer erhalten praktische Erfahrungen mit realen Migrationsaufgaben, wie z. B. Datenmigration, Schemaoptimierung und Konvertierung und Optimierung von SQL-Abfragen.
Der Kurs behandelt auch die wichtigsten Aspekte der Migration von ETL-Pipelines auf Dataproc und die Verwendung von Pub/Sub, Dataflow und Cloud Data Fusion.
Zielgruppe
Die Hauptzielgruppe für diesen Kurs sind Google Cloud Partner mit den folgenden relevanten Aufgabenbereichen:
- Data Warehouse-Entwicklungsingenieure
- Data-Warehouse-Berater
- Data-Warehouse-Architekten
Auch wenn diese Rollen nicht zur Kernzielgruppe gehören, kann der Kurs für sie relevant sein, wenn sie die Anforderungen erfüllen:
- Technische Projektleiter
- Technische Projektleiter
- Daten-/Business-Analysten
Voraussetzungen
Erforderlich:
- Sie haben die Schulung Data Engineering on Google Cloud abgeschlossen.
- Sie sind ein Google Cloud Certified Professional Data Engineer oder verfügen über gleichwertige Kenntnisse im Bereich Data Engineering.
- Sie haben Zugang zu Cloud Connect - Partner.
Empfohlen:
- Erfahrung im Aufbau von Datenverarbeitungspipelines.
- Erfahrung mit Apache Beam und Apache Hadoop.
- Programmierkenntnisse in Java oder Python.
Organisatorische Anforderungen:
- Die Cloud-Partner-Organisation muss zuvor mindestens eine Data-Warehouse-Lösung auf einer beliebigen Data-Warehouse-Plattform implementiert haben.
Kursziele
- Diskussion der Schlüsselelemente des Google Data Warehouse-Lösungsportfolios und der Strategie.
- Abbildung der Konzepte und Komponenten von Enterprise Data Warehouses auf BigQuery und Google-Datendienste.
- Identifizierung von Best Practices für die Migration von Data Warehouses zu BigQuery und Demonstration der wichtigsten Fähigkeiten, die für eine erfolgreiche Migration erforderlich sind.
- Implementieren Sie Datenlade- und -umwandlungspipelines für ein BigQuery Data Warehouse unter Verwendung der Datenverarbeitungs- und Integrationsdienste von Google.
- Implementierung einer Streaming-Analyse-Lösung mit Pub/Sub, Dataflow und BigQuery.
- Verwenden Sie Looker und LookML, um Berichte zu erstellen und Einblicke zu gewinnen.
- Entdecken Sie die GIS-, GIS-Visualisierungs- und Machine Learning-Erweiterungen von BigQuery.
Englisch
Deutschland
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