Batch Data Pipeline Engineering gamit ang Dataflow at Dataproc

Ang mahusay na pagproseso ng napakalaking dataset ay ang gulugod ng modernong business intelligence at pag-uulat. Itinuturo sa iyo ng kursong ito kung paano lumipat mula sa simpleng data scripts patungo sa pagdidisenyo ng matatag, automated na batch pipelines na madaling humahawak ng malalaking pagbabago. Makukuha mo ang mga kasanayang kailangan upang pamahalaan ang paggalaw at pagbabago ng data sa scale gamit ang mga teknolohiya ng cloud na pamantayan sa industriya. Ano ang matututunan mo: - Unawain ang mga pundasyong konsepto ng data engineering kabilang ang mga pattern ng ETL/ELT at mga arkitektura ng batch processing - Bumuo ng serverless data processing jobs gamit ang Apache Beam sa Dataflow para sa pinag-isang paghawak ng data - I-configure ang Dataproc Serverless upang patakbuhin ang mga Spark application nang hindi kailangang pamahalaan ang pinagbabatayang imprastraktura - Maglapat ng mga data quality check at observability patterns upang matiyak ang pagiging maaasahan at katumpakan ng pipeline - I-orchestrate ang mga kumplikadong workflow at pamahalaan ang mga dependency sa pagitan ng iba't ibang yugto ng pagproseso ng data - Magpatupad ng modernong pagsubaybay at pag-aalerto upang proaktibong matukoy at malutas ang mga pagkabigo ng pipeline Nagsisimula ang kurso sa mga pangunahing depinisyon at prinsipyo ng arkitektura bago lumipat sa mga praktikal na estratehiya sa pagpapatupad gamit ang SQL at Python-based na lohika. Babasahin mo ang mga detalyadong paliwanag ng disenyo ng pipeline at tuklasin kung paano i-istruktura ang code para sa maintainability at performance. Ang programang ito ay idinisenyo para sa mga nagsisimula sa data engineering na may pangunahing pag-unawa sa SQL at Python at handang ilapat ang mga kasanayang iyon sa cloud-scale data processing. Simulan ang pagbuo ng production-ready data pipelines ngayon.