Training Modern Data Warehouse on Google Cloud
Verstehen, Anwenden, Erfolg haben: Schulung für modernes Data Warehousing auf Google Cloud
Überblick
Schulungsziele
Die Schulung „Modern Data Warehouse on Google Cloud“ bietet den Teilnehmern einen enormen Mehrwert, unabhängig von ihrem aktuellen Kenntnisstand im Bereich Datenmanagement und Cloud-Technologien. Für Dateningenieure, Analysten und Architekten bietet der Kurs die Möglichkeit, ihre Fähigkeiten im Umgang mit modernen Datenarchitekturen zu vertiefen und sich mit den neuesten Tools und Technologien vertraut zu machen. Durch praktische Übungen mit Plattformen wie BigQuery und Dataflow erlangen die Teilnehmer nicht nur theoretisches Wissen, sondern können auch ihre technischen Fähigkeiten direkt anwenden und verbessern.
Darüber hinaus profitieren Unternehmen, die ihre Dateninfrastruktur modernisieren oder in die Cloud migrieren möchten, erheblich von dieser Schulung. Die Teilnehmer lernen, wie sie effektiv mit den leistungsstarken Datenlösungen von Google Cloud umgehen können, um ihre Daten zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenstrategien zu optimieren, bessere Entscheidungen zu treffen und wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.
Insgesamt bietet die Schulung einen praxisorientierten Ansatz, um die Teilnehmer auf die Herausforderungen und Chancen im Bereich moderner Datenarchitekturen vorzubereiten. Sie verlassen den Kurs nicht nur mit einem tieferen Verständnis für Datenmanagement auf Google Cloud, sondern auch mit konkreten Fähigkeiten, die sie sofort in ihren Arbeitsbereichen anwenden können.
Trainer
Uli Zellbeck ist erfahrener Trainer und verfügt über 25 Jahre Erfahrung in der IT-Branche. Als Senior Data Architect bringt er ein tiefgreifendes Know-how im Aufbau von Datenarchitekturen mit. Seine Expertise erstreckt sich über verschiedene Bereiche der Informationstechnologie, und er hat sich insbesondere auf die Entwicklung fortschrittlicher Datenlösungen in der Cloud spezialisiert.
Die Teilnehmer können von seinem reichen Erfahrungsschatz profitieren, während er praxisnahe Einblicke in den Aufbau von Datenarchitekturen in der Cloud vermittelt.
Sein fundiertes Wissen über die Google Cloud Platform und die Zertifizierung als Professional Data Engineer garantieren den Teilnehmern eine erstklassige Schulung, in der sie von einem hochqualifizierten Fachmann lernen, der die dynamische Welt der Datenarchitektur in der Cloud aus erster Hand kennt.
Termine
27.05.2024 – 29.05.2024 (Berlin)
07.10.2024 – 09.10.2024 (Berlin)
Ablauf
Am ersten Tag erhalten die Teilnehmer einen umfassenden Überblick über verschiedene Architekturen sowie eine Einführung in die Google Cloud Platform und ihre Datenlösungen. Wir diskutieren die Eigenschaften moderner Data Warehouses, die damit verbundenen Herausforderungen und Lösungen. Anschließend tauchen wir in die Welt der Datenspeicherung, ETL-Prozesse und Data Quality ein, während wir die Architekturen und Lösungen auf Google Cloud kennenlernen, darunter Data Warehouse, Data Lake und Realtime-Integration.
Der Nachmittag des ersten Tages ist BigQuery gewidmet, dem leistungsstarken Analysesystem von Google. Hier lernen die Teilnehmer, Projekte und Datensätze zu erstellen, Daten zu importieren und zu exportieren, und führen praktische Übungen durch, um Tabellen zu erstellen und Abfragen auszuführen.
Am zweiten Tag befassen wir uns mit Datenintegration mittels Dataflow und Cloud Data Fusion sowie der Datenauswertung mit Looker Studio. Wir diskutieren auch wichtige Themen wie Sicherheit und Datenschutz im Data Warehouse, einschließlich der Verwaltung von Berechtigungen und des Zugriffs auf Daten.
Der optionale dritte Tag bietet die Möglichkeit, ein Modern Data Warehouse auf Google Cloud anhand eines realen Use Cases zu erstellen, um das gelernte Wissen praktisch anzuwenden.
Agenda
Tag 1 Vormittag
- 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
Tag 1 Nachmittag
- (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
Tag 2 Vormittag
- 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
Tag 2 Nachmittag
- Praktische Übung: Erstellung einer Realtime Pipeline mit Dataflow und Google PubSub
Tag 3 (optional)
- Erstellung eines Modern Data Warehouses auf Google Cloud (Use Case)
Stimmen
Kontakt
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