"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。
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP 日本語版
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP 日本語版
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データ パイプラインを構成する 2 つの主要コンポーネントである、データレイクとデータ ウェアハウスの違いを理解する。
各ストレージ タイプのユースケースを確認し、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について、技術的な詳細を学習する。
データ エンジニアの役割と、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理解する。
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確認する。
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There are 6 modules in this course
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。
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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。
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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。
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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。
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