Costruzione di pipeline di dati batch su Google Cloud

Le aziende moderne si affidano a dati puliti, affidabili e tempestivi per prendere decisioni critiche. La costruzione di pipeline batch efficienti su infrastrutture cloud è la chiave per trasformare i dati grezzi in business intelligence attuabile. In questo corso basato su testo, imparerai come progettare, costruire e ottimizzare flussi di lavoro di dati batch su Google Cloud. Si passerà dai concetti fondamentali dei dati cloud all'implementazione di trasformazioni dati scalabili e alla gestione di flussi di lavoro di pipeline automatizzati. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'elaborazione dati batch e l'architettura di Google Cloud. - Costruire pipeline dati scalabili utilizzando Dataflow e Apache Beam. - Elaborare set di dati su larga scala con Spark serverless su Dataproc. - Orchestrare e pianificare flussi di lavoro in modo efficiente utilizzando moderni pattern di Cloud Composer e Airflow. - Ottimizzare l'archiviazione dati e le prestazioni delle query utilizzando il partizionamento e il clustering di BigQuery. Il corso inizia con la terminologia essenziale di data engineering e i servizi principali di Google Cloud prima di passare allo sviluppo pratico di pipeline. Leggerai spiegazioni complete, studierai snippet di codice pulito e rivedrai pattern di progettazione reali per le trasformazioni dati. Questo corso è progettato per aspiranti data engineer, analisti e sviluppatori che sono nuovi alle pipeline dati cloud. Non è richiesta alcuna esperienza precedente di cloud engineering, sebbene una comprensione di base di SQL e Python sia utile. Inizia a leggere oggi stesso per costruire pipeline batch affidabili e pronte per la produzione su Google Cloud.