Batch-Daten-Pipelines mit Dataflow und BigQuery

In der heutigen datengesteuerten Welt sind Unternehmen auf zeitnahe und strukturierte Daten angewiesen, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Der Aufbau robuster Batch-Daten-Pipelines ist der Schlüssel zur Umwandlung von Rohdaten in wertvolle Assets für Analysen und Berichte. Dieser reine Textkurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte des Data Engineering in der Cloud und hilft Ihnen, vom Verständnis der grundlegendsten Datenaufnahme zum Entwerfen, Ausführen und Überwachen produktionsreifer Batch-Pipelines zu gelangen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien des Data Engineering und die Grundlagen der Stapelverarbeitung - Entwerfen Sie skalierbare Datenpipelines mit Cloud Dataflow und Apache Beam - Transformieren und laden Sie große Datensätze effizient in BigQuery für Analysen - Optimieren Sie die Pipeline-Leistung und verwalten Sie die Ressourcenzuweisung - Überwachen Sie den Pipeline-Status und beheben Sie häufige Ausführungsfehler - Anwenden moderner Beobachtungspraktiken, um Datenqualität und Pipeline-Zuverlässigkeit sicherzustellen Sie lernen zunächst die wesentlichen Begriffe und Architekturmuster kennen, bevor Sie Schritt für Schritt schriftliche Anleitungen und praktische SQL- und Python-Code-Snippets durchgehen. Der Kurs schließt mit praktischen Strategien zur Optimierung, Sicherung und Pflege Ihrer Datenworkflows ab. Dieser Kurs richtet sich an angehende Dateningenieure, Analysten und Entwickler, die eine solide Grundlage für die Stapelverarbeitung schaffen möchten. Es sind keine Erfahrungen im Bereich Cloud Data Engineering erforderlich. Lesen Sie noch heute weiter, um die Leistungsfähigkeit der Stapelverarbeitung von Daten im Cloud-Maßstab zu erschließen.