Grundlagen des Cloud Data Engineering mit BigQuery und Dataflow

Da Unternehmen täglich riesige Datenmengen generieren, war die Nachfrage nach strukturierten, zuverlässigen Datenpipelines nie höher. Das Verständnis, wie diese Daten effizient in einer modernen Cloud-Infrastruktur aufgenommen, transformiert und gespeichert werden können, ist eine grundlegende Fähigkeit für jeden aufstrebenden Datenprofi. Dieser textbasierte Kurs führt Sie vom absoluten Anfänger zum sicheren Verständnis der Cloud-Datenarchitektur. Sie lernen, wie Sie Datenpipelines entwerfen, skalierbaren Speicher verwalten und Datenströme mit branchenüblichen Cloud-Tools verarbeiten. Was Sie lernen: - Verstehen Sie die Kerndatentechnikrollen, Verantwortlichkeiten und grundlegenden Pipeline-Architekturen. - Erkunden Sie Cloud-Speicheroptionen und wählen Sie die richtige Datenbank- oder Data Lake-Lösung für Ihre analytischen Anforderungen aus. - Abfrage und Analyse großer Datensätze mit BigQuery und modernen SQL-Optimierungstechniken. - Erstellen Sie Batch- und Streaming-Pipelines mit Dataflow- und Pub-Sub-Messaging-Mustern. - Wenden Sie moderne Data Lakehouse-Konzepte und grundlegende Pipeline-Orchestrierung an, um die Datenqualität sicherzustellen. Sie beginnen mit grundlegender Data Engineering-Terminologie und Architekturkonzepten, bevor Sie sich Schritt für Schritt durch die Pipeline-Design-Workflows lesen. Das Material umfasst Datenaufnahme, -transformation und -speicherung sowie konzeptionelle Übungen, um Ihr Verständnis zu testen. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger, aufstrebende Dateningenieure und Analysten, die den Übergang zu Cloud-Technologien planen. Für den Einstieg sind keine vorherigen Cloud-Erfahrungen oder Programmierkenntnisse erforderlich. Bauen Sie noch heute Ihre Grundlage für Cloud Data Engineering auf.