Data Science on Google Cloud Platform: Designing Data Warehouses

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EU_LAW_INFO	OCLC	Der Cookie wird gespeichert, sobald der Anwender die Verwendung von Cookies zur Kenntnis genommen hat.	10 Jahre nach Erstellung
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Cookie	Anbieter	Beschreibung	Speicherdauer
GOOGLE_ANALYTICS_INFO	OCLC	Der Cookie wird gesetzt, wenn der Anwender der Verwendung des Tracking Tools Google Analytics zugestimmt hat.	1 Jahr
_ga, _ga_<container-id>	Google Analytics	Der Cookie _ga speichert die Google Analytics-Client-ID zur Unterscheidung von Nutzern, _ga_<container-id> dient der Persistierung des Sitzungsstatus (vorausgesetzt der Anwender hat dem Tool zugestimmt, siehe Cookie GOOGLE_ANALYTICS_INFO).	2 Jahre
_Module_359_Survey_0_, AppearanceSecurityOptions, CSVExportOptions	DNN	Die Cookies werden vom optionalen 3rd Party DNN-Modul Survey verwendet.	bis 31.12.9999, 20 Minuten, 20 Minuten

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Data Science on Google Cloud Platform: Designing Data Warehouses

Verfasser: Ponnambalam, Kumaran (Verfasser)

Jahr: 2018

Verlag: LinkedIn

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Inhalt

Cloud computing brings unlimited scalability and elasticity to data science applications. Expertise in the major platforms, such as Google Cloud Platform (GCP), is essential to the IT professional. This course-one of a series by veteran cloud engineering specialist and data scientist Kumaran Ponnambalam-shows how to design and build data warehouses using GCP. Explore the different types of storage options available in GCP for files, relational data, documents, and big data, including Cloud SQL, Cloud Bigtable, and Cloud BigQuery. Then learn how to use one solution, BigQuery, to perform data storage and query operations, and review advanced use cases, such as working with partition tables and external data sources. Finally, learn best practices for table design, storage and query optimization, and monitoring of data warehouses in BigQuery.