Modern Data Warehouses & Data Lakes
В роли инженера данных вы будете регулярно работать с аналитическими платформами, где компании хранят данные в Data Lakes и Data Warehouses для построения визуализаций и создания моделей машинного обучения.
Современные хранилища данных, такие как AWS Redshift, Google BigQuery и Snowflake, позволяют загружать данные напрямую из файлов в Data Lake. Эта интеграция делает работу с хранилищами гибкой и удобной для аналитических задач.
В этом курсе вы научитесь:
Основы Data Warehouses и Data Lakes
Практика на GCP: Cloud Storage, BigQuery и Data Studio
Практика на AWS: S3, Athena, Glue и Quicksight
Резюме и бонус-урок: AWS Redshift Spectrum
Необходимые знания
Этот курс поможет вам освоить современные подходы к построению систем хранения и обработки данных и научиться эффективно использовать возможности Data Lakes и Data Warehouses для аналитики.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Я - старший инженер по данным и тренер, техноэнтузиаст и отец. Уже более десяти лет я увлечён Data Engineering. Сначала я стал инженером по данным самоучкой, а затем возглавил команду инженеров по данным в крупной компании. Когда я понял, насколько велика потребность в обучении в этой сфере, я последовал за своей страстью и основал собственную Академию Data Engineering. С тех пор я помог более чем 2 000 студентам достичь своих целей.
