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강사

제공자:

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 6분 필요

Introduction

완료하는 데 6분 필요
2개 동영상 (총 6분)
2개의 동영상
Getting Started with Google Cloud and Qwiklabs4m
완료하는 데 1시간 필요

Introduction to Batch Data Pipelines

완료하는 데 1시간 필요
5개 동영상 (총 18분)
5개의 동영상
Quality considerations1m
How to carry out operations in BigQuery3m
Shortcomings3m
ETL to solve data quality issues4m
1개 연습문제
EL, ELT, ETL30m
완료하는 데 2시간 필요

Executing Spark on Cloud Dataproc

완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 49분)
9개의 동영상
Running Hadoop on Cloud Dataproc10m
GCS instead of HDFS6m
Optimizing Dataproc5m
Optimizing Dataproc Storage9m
Optimizing Dataproc Templates and Autoscaling4m
Optimizing Dataproc Monitoring3m
Lab Intro: Running Apache Spark jobs on Cloud Dataproc27
Summary31
1개 연습문제
Executing Spark on Cloud Dataproc4m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Manage Data Pipelines with Cloud Data Fusion and Cloud Composer

완료하는 데 3시간 필요
11개 동영상 (총 45분)
11개의 동영상
Components of Data Fusion2m
Building a Pipeline6m
Exploring Data using Wrangler1m
Lab: Building and executing a pipeline graph in Cloud Data Fusion17
Orchestrating work between GCP services with Cloud Composer1m
Apache Airflow Environment1m
DAGs and Operators12m
Workflow scheduling6m
Monitoring and Logging4m
Lab: An Introduction to Cloud Composer12
1개 연습문제
Cloud Data Fusion and Cloud Composer30m
완료하는 데 7시간 필요

Serverless Data Processing with Cloud Dataflow

완료하는 데 7시간 필요
12개 동영상 (총 40분)
12개의 동영상
Why customers value Dataflow3m
Building Cloud Dataflow Pipelines in code3m
Key considerations with designing pipelines2m
Transforming data with PTransforms3m
Lab: Building a Simple Dataflow Pipeline17
Aggregating with GroupByKey and Combine7m
Lab: MapReduce in Cloud Dataflow18
Side Inputs and Windows of data4m
Lab: Practicing Pipeline Side Inputs11
Creating and re-using Pipeline Templates3m
Cloud Dataflow SQL pipelines3m
1개 연습문제
Data Processing with Cloud Dataflow30m
완료하는 데 4분 필요

Summary

완료하는 데 4분 필요
1개 동영상 (총 4분)
1개의 동영상

검토

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