データ工学基礎：Google Cloud上のデータレイクとデータウェアハウス

組織はビッグデータの時代に，生の情報を実行可能な洞察に変換するために，ロバストなストレージアーキテクチャに依存している。 テキストベースのこのコースでは、クラウド環境におけるデータエンジニアリングの基本原理を説明します。ビジネスユースケースの評価、Google Cloud 上での適切なストレージソリューションの選択、コスト、速度、スケーラビリティのバランスをとるアーキテクチャの設計について学びます。 学ぶことは データ湖とデータ倉庫の役割，利点，トレードオフを理解する。 構造化データと非構造化データのための，Ｃｌｏｕｄ　ＳｔｏｒａｇｅとＢｉｇＱｕｅｒｙを含む，Ｇｕｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄのコアストレージサービスを調べた。 湖の柔軟性と倉庫の分析力を組み合わせた近代的な湖畔住宅の設計を行った。 クラウドデータ資産を保護するために，基本的なデータガバナンス，セキュリティ，アクセス制御ベストプラクティスを適用する。 また，データエンジニアリングパイプラインがビジネス運用を最適化し，下流分析を支援する方法を分析した。 まず，データエンジニアの基本的な用語と責任を説明し，次に，クラウドストレージサービスとパイプライン設計の技術的な深い部分に移る。理解を深めるために，概念的な説明を読み，アーキテクチャ設計パターンをレビューする。 クラウド経験がないで，データエンジニアリングに新しく，クラウドストレージソリューションの強固な基礎知識を構築したい，志向するデータエンジニア，クラウドアーキテクト，ビジネスアナリスト向けに設計した。 現代のクラウドデータアーキテクチャにおける堅牢な基盤を構築するために今日から読み始めましょう。