Grundlagen der Datentransformation in der Google Cloud

In der heutigen datengesteuerten Welt sind Rohdaten selten sofort zur Analyse bereit. Um diese Daten effizient zu verarbeiten und zu strukturieren, sind die Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit moderner Cloud-Umgebungen erforderlich. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die wesentlichen Konzepte und praktischen Workflows, die erforderlich sind, um unübersichtliche Daten in wertvolle Geschäftserkenntnisse umzuwandeln. Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie verstehen, wie Sie Cloud-native Services nutzen können, um Ihre Datensätze zu bereinigen, anzureichern und zu orchestrieren. Sie werden von der Vermittlung grundlegender Datenspeicherkonzepte zum Verständnis der Funktionsweise automatisierter, moderner Datenpipelines in der Cloud übergehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Datentransformationskonzepte, einschließlich ETL- und ELT-Designmuster. - Erkunden Sie die wichtigsten Cloud-Datentools wie BigQuery, Dataflow und Dataprep. - Bereinigen und formatieren Sie unstrukturierte oder inkonsistente Datensätze mit SQL und serverlosen Cloud-Services. - Erstellen Sie skalierbare Datenpipelines, um wiederkehrende Datenaufbereitungsaufgaben zu automatisieren. - Wenden Sie moderne Datenqualitätsprüfungen und Governance-Standards auf Ihren Cloud-Speicher an. Dieser Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und grundlegenden Definitionen, bevor er in strukturierte, schrittweise schriftliche Erklärungen übergeht. Sie werden praktische Datenszenarien studieren, SQL-Abfragen analysieren und Architekturmuster überprüfen, die für die Anwendung in der Praxis entwickelt wurden. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, aufstrebende Datenanalysten und Cloud-Enthusiasten ohne vorherige Datentechnikerfahrung. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre Fähigkeiten zur Cloud-Datenverarbeitung zu verbessern.