Construction de pipelines de données par lots sur Google Cloud

Les entreprises modernes s'appuient sur des données propres, fiables et opportunes pour prendre des décisions critiques. La construction de pipelines par lots efficaces sur l'infrastructure cloud est la clé pour transformer les données brutes en intelligence commerciale exploitable. Dans ce cours textuel, vous apprendrez à concevoir, construire et optimiser des flux de données par lots sur Google Cloud. Vous passerez des concepts fondamentaux de données cloud à la mise en œuvre de transformations de données évolutives et à la gestion de flux de pipeline automatisés. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de traitement de données par lots et l'architecture Google Cloud. - Construire des pipelines de données évolutifs à l'aide de Dataflow et Apache Beam. - Traiter des ensembles de données à grande échelle avec Spark sans serveur sur Dataproc. - Orchestrer et planifier efficacement les flux de travail à l'aide des modèles modernes de Cloud Composer et Airflow. - Optimiser le stockage des données et les performances des requêtes à l'aide du partitionnement et du clustering BigQuery. Le cours commence par la terminologie essentielle de l'ingénierie des données et les services Google Cloud de base avant de passer au développement pratique de pipelines. Vous lirez des explications complètes, étudierez des extraits de code propres et examinerez des modèles de conception réels pour les transformations de données. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs de données, analystes et développeurs qui débutent avec les pipelines de données cloud. Aucune expérience préalable en ingénierie cloud n'est requise, bien qu'une compréhension de base de SQL et Python soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire des pipelines par lots fiables et prêts pour la production sur Google Cloud.