Projetando data lakes e data warehouses com o GCP

Hoje, as organizações geram grandes volumes de dados, mas armazenar, gerenciar e analisar essas informações de forma eficiente continua sendo um desafio significativo.Os métodos de armazenamento tradicionais geralmente criam silos isolados, impedindo que as equipes extraiam insights oportunos e acionáveis. Você entenderá como combinar a flexibilidade econômica dos data lakes com o poder analítico estruturado dos data warehouses em uma arquitetura unificada de data lakehouse no GCP, e como usar o Data Lake para criar uma solução de armazenamento de dados que atenda às necessidades de seus clientes. O que você vai aprender: - Entenda as principais diferenças entre data lakes, data warehouses e lakehouses de dados modernos. - Configure soluções de armazenamento escaláveis usando o Cloud Storage e o BigQuery para cargas de trabalho analíticas. - Aplique padrões modernos de data lakehouse para unificar fluxos de dados estruturados e não estruturados. - Implemente formatos de tabela aberta como o Apache Iceberg para garantir alto desempenho e padrões abertos. - Estabelecer políticas de governança e segurança de dados fundamentais para proteger ativos de dados em nuvem confidenciais. O curso começa com terminologia e definições estruturais essenciais antes de orientá-lo através de princípios de design arquitetônico e configurações práticas de nuvem.Você reforçará seu conhecimento através da revisão conceitual escrita e exercícios de projeto estrutural. Este curso foi projetado para engenheiros de dados iniciantes, arquitetos de nuvem e profissionais de TI que desejam construir uma base sólida na arquitetura de dados em nuvem sem experiência prévia em armazenamento em nuvens. Comece a ler hoje mesmo para projetar plataformas de dados em nuvem modernas, eficientes e escaláveis.