Modern Data Warehouse on Google Cloud
Starting dates and places
computer Online: Zoom 30 Jun 2025 until 2 Jul 2025 |
computer Online: Zoom 8 Sep 2025 until 10 Sep 2025 |
computer Online: Zoom 1 Dec 2025 until 3 Dec 2025 |
computer Online: Zoom 16 Mar 2026 until 18 Mar 2026 |
computer Online: Zoom 1 Jun 2026 until 3 Jun 2026 |
computer Online: Zoom 28 Sep 2026 until 30 Sep 2026 |
computer Online: Zoom 14 Dec 2026 until 16 Dec 2026 |
Description
Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen
Seminarziel
Nach diesem Seminar werden Sie in der Lage sein, ein effizientes und skalierbares Data Warehouse auf der Google Cloud Platform zu entwerfen, zu implementieren und zu verwalten.Inhalt
-
Einführung
- Welche Eigenschaften hat ein Modernes Data Warehouse?
- Welche Challenges und Lösungen bietet diese Architektur?
-
Überblick über Google Cloud Platform
- Datenspeicherung (BigQuery, BigTable, Cloud Storage)
- ETL (Dataflow, Dataproc, Data Fusion)
- Data Quality (DataPrep)
-
Daten-Architekturen und Lösungen in Google Cloud
- Data Warehouse
- Data Lake
- Data Mesh
- Realtime-Integration
- (un)-endlicher Datenspeicher - Google Cloudstorage
-
Einführung in BigQuery
- Erstellung von Projekten / Datasets
- …
Frequently asked questions
There are no frequently asked questions yet. If you have any more questions or need help, contact our customer service.
Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen
Seminarziel
Nach diesem Seminar werden Sie in der Lage sein, ein effizientes und skalierbares Data Warehouse auf der Google Cloud Platform zu entwerfen, zu implementieren und zu verwalten.Inhalt
- Einführung
- Welche Eigenschaften hat ein Modernes Data Warehouse?
- Welche Challenges und Lösungen bietet diese Architektur?
- Überblick über Google Cloud Platform
- Datenspeicherung (BigQuery, BigTable, Cloud Storage)
- ETL (Dataflow, Dataproc, Data Fusion)
- Data Quality (DataPrep)
- Daten-Architekturen und Lösungen in Google Cloud
- Data Warehouse
- Data Lake
- Data Mesh
- Realtime-Integration
- (un)-endlicher Datenspeicher - Google Cloudstorage
- Einführung in BigQuery
- Erstellung von Projekten / Datasets
- Datenimporte /-exporte
- Praktische Übung mit BigQuery
- Erstellen von Tabellen und Datensätzen
- Ausführen von Abfragen und Analysen
- Datenintegration mit Dataflow / Cloud Data Fusion
- Unterschiede und Gemeinsamkeiten
- Erstellung eines ETL-Jobs
- Datenauswertung mit Looker Studio
- Daten analysieren und entdecken
- Sicherheit und Datenschutz im Data Warehouse
- Berechtigungen verteilen und Zugriff auf Daten verwalten
- Erstellung einer Realtime Pipeline mit Dataflow und Google PubSub
- Erstellung eines Modern Data Warehouses auf Google Cloud
(Use Case)
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