Corso Data Integration with Cloud Data Fusion
PANORAMICA
Corso di preparazione al conseguimento dell Certificazioni:
- Google Cloud Certified Professional Data Engineer
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OBIETTIVI DEL CORSO
Il Corso Data Integration with Cloud Data Fusion è un programma di formazione di livello intermedio della durata di due giorni, pensato per introdurre i partecipanti alle capacità di integrazione dei dati di Google Cloud utilizzando Cloud Data Fusion. Il corso affronta le sfide dell’integrazione dei dati e la necessità di una piattaforma di integrazione dei dati, illustrando come Cloud Data Fusion possa aiutare a integrare efficacemente dati provenienti da una varietà di fonti e formati. I partecipanti impareranno a progettare ed eseguire pipeline di elaborazione dei dati in batch e in tempo reale, a lavorare con Wrangler per costruire trasformazioni di dati, a utilizzare connettori per integrare dati da varie fonti e formati, e a configurare ambienti di esecuzione. Il corso è rivolto principalmente a Data Engineers e Data Analysts che hanno completato il corso “Big Data and Machine Learning Fundamentals”. Il corso contribuisce alla preparazione dell’esame di Certificazione Google Professional Data Engineer.
CONTENUTI DEL CORSO
Data Integration with Cloud Data Fusion
Module 01: Introduction to data integration and Cloud Data Fusion
- Data integration: what, why, challenges
- Data integration tools used in industry
- User personas
- Introduction to Cloud Data Fusion
- Data integration critical capabilities
- Cloud Data Fusion UI components
- Understand the need for data integration
- List the situations/cases where data integration can help businesses
- List the available data integration platforms and tools
- Identify the challenges with data integration
- Understand the use of Cloud Data Fusion as a data integration platform
- Create a Cloud Data Fusion instance
- Familiarize with core framework and major components in Cloud Data Fusion
Module 02: Building pipelines
- Cloud Data Fusion architecture
- Core concepts
- Data pipelines and directed acyclic graphs (DAG)
- Pipeline Lifecycle
- Designing pipelines in Pipeline Studio
- Understand Cloud Data Fusion architecture
- Define what a data pipeline is
- Understand the DAG representation of a data pipeline
- Learn to use Pipeline Studio and its components
- Design a simple pipeline using Pipeline Studio
- Deploy and execute a pipeline
Module 03: Designing complex pipelines
- Branching, Merging and Joining
- Actions and Notifications
- Error handling and Macros
- Pipeline Configurations, Scheduling, Import and Export
- Perform branching, merging, and join operations
- Execute pipeline with runtime arguments using macros
- Work with error handlers
- Execute pre- and post-pipeline executions with help of actions and notifications
- Schedule pipelines for execution
- Import and export existing pipelines
Module 04: Pipeline execution environment
- Schedules and triggers
- Execution environment: Compute profile and provisioners
- Monitoring pipelines
- Understand the composition of an execution environment
- Configure your pipeline’s execution environment, logging, and metrics. Understand concepts like compute profile and provisioner
Module 05: Building Transformations and Preparing Data with Wrangler
- Wrangler
- Directives
- User-defined directives
- Understand the use of Wrangler and its main components
- Transform data using Wrangler UI
- Transform data using directives/CLI methods
- Create and use user-defined directives
Module 06: Connectors and streaming pipelines
- Understand the data integration architecture
- List various connectors
- Use the Cloud Data Loss Prevention (DLP) API
- Understand the reference architecture of streaming pipelines
- Build and execute a streaming pipeline
- Connectors
- DLP
- Reference architecture for streaming applications
- Building streaming pipelines
Module 07: Metadata and data lineage
- Metadata
- Data lineage
- List types of metadata
- Differentiate between business, technical, and operational metadata
- Understand what data lineage is
Module 08: Course Summary
- Understand the importance of maintaining data lineage
- Differentiate between metadata and data lineage
TIPOLOGIA DEL CORSO
Corso di Formazione con Docente;
INFRASTRUTTURA LABORATORIALE
Per tutte le tipologie di erogazione, il Corsista può accedere alle attrezzature e ai sistemi presenti nei Nostri laboratori o direttamente presso i data center del Vendor o dei suoi provider autorizzati in modalità remota h24. Ogni partecipante dispone di un accesso per implementare le varie configurazioni avendo così un riscontro pratico e immediato della teoria affrontata. Ecco di seguito alcuni scenari tratti dalle attività laboratoriali:
PREREQUISITI
Si consiglia la partecipazione al Corso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals.
DURATA E FREQUENZA
Durata 2gg;
Varie tipologie di Frequenza Estensiva ed Intensiva.
DOCENTI
I docenti sono Istruttori Certificati Google e in altre tecnologie IT, con anni di esperienza pratica nel settore e nella Formazione.
MODALITÀ DI ISCRIZIONE
Le iscrizioni sono a numero chiuso per garantire ai tutti i partecipanti un servizio eccellente.
L’iscrizione avviene richiedendo di essere contattati dal seguente Link, o contattando la sede al numero verde 800-177596 o inviando una richiesta all’email [email protected].
CALENDARIO
- Corso Data Integration with Cloud Data Fusion (Formula Intensiva 2gg) – Su richiesta – 9:00 – 17:00
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