Membro dal giorno 2024
BigQuery for Data Analysts
Earned nov 21, 2025 EST
Introduction to Data Analytics on Google Cloud
Earned ott 20, 2025 EDT
Creazione di pipeline di dati in batch su Google Cloud
Earned ago 8, 2024 EDT
Modernizzazione di data lake e data warehouse con Google Cloud
Earned ago 2, 2024 EDT
Preparing for your Professional Data Engineer Journey
Earned lug 24, 2024 EDT
This course is designed for data analysts who want to learn about using BigQuery for their data analysis needs. Through a combination of videos, labs, and demos, we cover various topics that discuss how to ingest, transform, and query your data in BigQuery to derive insights that can help in business decision making.
In this beginner-level course, you will learn about the Data Analytics workflow on Google Cloud and the tools you can use to explore, analyze, and visualize data and share your findings with stakeholders. Using a case study along with hands-on labs, lectures, and quizzes/demos, the course will demonstrate how to go from raw datasets to clean data to impactful visualizations and dashboards. Whether you already work with data and want to learn how to be successful on Google Cloud, or you’re looking to progress in your career, this course will help you get started. Almost anyone who performs or uses data analysis in their work can benefit from this course.
Le pipeline di dati in genere rientrano in uno dei paradigmi EL (Extract, Load), ELT (Extract, Load, Transform) o ETL (Extract, Transform, Load). Questo corso descrive quale paradigma dovrebbe essere utilizzato e quando per i dati in batch. Inoltre, questo corso tratta diverse tecnologie su Google Cloud per la trasformazione dei dati, tra cui BigQuery, l'esecuzione di Spark su Dataproc, i grafici della pipeline in Cloud Data Fusion e trattamento dati serverless con Dataflow. Gli studenti fanno esperienza pratica nella creazione di componenti della pipeline di dati su Google Cloud utilizzando Qwiklabs.
I due componenti chiave di qualsiasi pipeline di dati sono costituiti dai data lake e dai data warehouse. In questo corso evidenzieremo i casi d'uso per ogni tipo di spazio di archiviazione e approfondiremo i dettagli tecnici delle soluzioni di data lake e data warehouse disponibili su Google Cloud. Inoltre, descriveremo il ruolo di un data engineer, illustreremo i vantaggi di una pipeline di dati di successo per le operazioni aziendali ed esamineremo i motivi per cui il data engineering dovrebbe essere eseguito in un ambiente cloud. Questo è il primo corso della serie Data engineering su Google Cloud. Dopo il completamento di questo corso, iscriviti al corso Creazione di pipeline di dati in batch su Google Cloud.
This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.