Grundlagen des Cloud Data Engineering mit BigQuery und Dataflow

Da Unternehmen täglich riesige Datenmengen generieren, ist die Nachfrage nach qualifizierten Fachleuten, die robuste Pipelines entwerfen können, höher als je zuvor. Dieser Kurs führt Sie in die Grundprinzipien des Data Engineerings auf modernen Cloud-Plattformen ein, mit Schwerpunkt auf skalierbarer Speicherung und Verarbeitung. Sie werden vom Verständnis grundlegender Datenbankkonzepte zum Entwerfen und Ausführen produktionsreifer Datenworkflows übergehen. Anhand klarer schriftlicher Erläuterungen und praktischer Szenarien lernen Sie, wie Sie Daten effizient mit Tools wie BigQuery, Pub/Sub und Dataflow aufnehmen, transformieren und speichern und dabei moderne Verfahren wie Schema-Management und Pipeline-Orchestrierung einsetzen. Was Sie lernen: Grundlegende Datentechnikkonzepte verstehen, einschließlich ETL/ELT-Muster und Speichertypen; Konfigurieren von skalierbaren Data Warehouses und Ausführen optimierter Abfragen mit BigQuery; Erstellen von Streaming- und Batch-Integrationspipelines mit Pub/Sub und Dataflow; Anwenden moderner Data Lakehouse-Architekturkonzepten zur Organisation unstrukturierter und strukturierter Daten Entwerfen Sie saubere, strukturierte Schemata, die die Datenqualität und Governance in Ihren Pipelines gewährleisten. Üben Sie das Schreiben von SQL-Transformationen und Pipeline-Logik durch Schritt-für-Schritt-Übungen. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und strukturellen Konzepten, bevor Sie durch praktische Pipeline-Szenarien geführt werden. Sie entwickeln sich von der grundlegenden Datenspeichereinrichtung bis hin zur Entwicklung vollständig automatisierter, serverloser Datenworkflows. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, angehende Dateningenieure und Analysten, die den Übergang zur Cloud-Infrastruktur planen. Vorherige Cloud-Erfahrung ist nicht erforderlich, aber grundlegende Kenntnisse von SQL sind hilfreich. Bauen Sie noch heute Ihre Cloud-Datentechnik-Grundlage auf.