Erstellen von Batch-Datenpipelines auf Google Cloud

Moderne Unternehmen verlassen sich auf saubere, zuverlässige und zeitnahe Daten, um kritische Entscheidungen zu treffen. Der Aufbau effizienter Batch-Pipelines auf Cloud-Infrastruktur ist der Schlüssel zur Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Business Intelligence. In diesem textbasierten Kurs lernen Sie, wie Sie Batch-Datenworkflows auf Google Cloud entwerfen, erstellen und optimieren. Sie werden von grundlegenden Cloud-Datenkonzepten zur Implementierung skalierbarer Datentransformationen und zur Verwaltung automatisierter Pipeline-Workflows fortschreiten. Was Sie lernen werden: - Grundlegende Konzepte der Batch-Datenverarbeitung und die Google Cloud-Architektur verstehen. - Skalierbare Datenpipelines mit Dataflow und Apache Beam erstellen. - Große Datensätze mit serverless Spark auf Dataproc verarbeiten. - Workflows effizient mit modernen Cloud Composer- und Airflow-Mustern orchestrieren und planen. - Die Leistung von Datenspeicherung und Abfragen mit BigQuery-Partitionierung und -Clustering optimieren. Der Kurs beginnt mit wesentlichen Begriffen der Daten-Engineering-Terminologie und den Kern-Google Cloud-Diensten, bevor er sich der praktischen Pipeline-Entwicklung widmet. Sie werden umfassende Erklärungen lesen, saubere Code-Snippets studieren und reale Entwurfsmuster für Datentransformationen überprüfen. Dieser Kurs richtet sich an angehende Daten-Ingenieure, Analysten und Entwickler, die neu im Bereich Cloud-Datenpipelines sind. Es sind keine Vorkenntnisse im Cloud-Engineering erforderlich, obwohl ein grundlegendes Verständnis von SQL und Python hilfreich ist. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um zuverlässige, produktionsreife Batch-Pipelines auf Google Cloud zu erstellen.