Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP IT from Coursera

What's inside

Syllabus

Introduzione

Questo modulo introduce il corso e il programma.

Introduzione all'elaborazione dei flussi di dati

Questo modulo illustra le sfide associate all'elaborazione dei flussi di dati.

Invio di messaggi serverless con Pub/Sub

Questo modulo parla dell'utilizzo di Pub/Sub per importare flussi di dati in entrata.

Funzionalità di flussi di dati di Dataflow

Questo modulo tratta ancora di Dataflow e in particolare delle sue funzionalità di elaborazione dei flussi di dati.

Funzionalità di flussi di dati Bigtable e BigQuery con velocità effettiva elevata

Questo modulo tratta di BigQuery e Bigtable per i flussi di dati.

Funzionalità e prestazioni avanzate di BigQuery

Questo modulo approfondisce le funzionalità più avanzate di BigQuery.

Riepilogo del corso

Questo modulo riassume gli argomenti trattati nel corso.

Risorse del corso

Link PDF a tutti i moduli.

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

Uses Pub/Sub, Dataflow, BigQuery, and Cloud Bigtable, which are standard tools for building data pipelines on Google Cloud

Presented by Google Cloud, which is known for its expertise in cloud computing and data analytics solutions

Focuses on building resilient streaming analytics systems, which is crucial for real-time data insights and decision-making

Involves hands-on experience with QwikLabs, which allows learners to apply their knowledge in a practical cloud environment

Explores advanced features of BigQuery, which can help learners optimize their data warehousing and analytics workflows

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP IT with these activities:

Rivedi i concetti di base di SQL

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Rinfresca la tua conoscenza di SQL per prepararti all'utilizzo di BigQuery nel corso.

Browse courses on SQL

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Rivedi i comandi SQL di base (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE).
Esercitati con le query SQL su un database di esempio.
Familiarizza con le funzioni SQL comuni (es. aggregazione, stringa).

Leggi 'Data Pipelines Pocket Reference'

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Ottieni una panoramica concisa delle pipeline di dati.

View Putting Knowledge to Work on Amazon

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Leggi i capitoli relativi alla progettazione e all'implementazione di pipeline di dati.
Prendi appunti sui concetti chiave e le architetture discusse.
Rifletti su come questi concetti si applicano a Google Cloud.

Leggi 'Big Data: Principles and best practices of scalable realtime data systems'

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Approfondisci la tua comprensione dei principi di elaborazione dei big data in tempo reale.

View Putting Knowledge to Work on Amazon

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Leggi i capitoli relativi all'elaborazione di flussi di dati.
Prendi appunti sui concetti chiave e le architetture discusse.
Rifletti su come questi concetti si applicano a Google Cloud.

Four other activities

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Segui tutorial su Pub/Sub

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Acquisisci esperienza pratica con Pub/Sub seguendo tutorial online.

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Trova tutorial su Pub/Sub su Google Cloud Documentation o siti di terze parti.
Segui i tutorial per creare e gestire argomenti e sottoscrizioni.
Invia e ricevi messaggi utilizzando Pub/Sub.

Crea una pipeline di dati di esempio con Dataflow

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Metti in pratica le tue conoscenze creando una pipeline di dati di esempio con Dataflow.

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Definisci un caso d'uso per la tua pipeline di dati (es. elaborazione di log, analisi di dati di sensori).
Progetta la pipeline di dati utilizzando Dataflow.
Implementa la pipeline di dati utilizzando il codice.
Esegui e monitora la pipeline di dati.

Scrivi un post sul blog sull'ottimizzazione delle prestazioni di BigQuery

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Condividi le tue conoscenze sull'ottimizzazione delle prestazioni di BigQuery scrivendo un post sul blog.

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Ricerca le migliori pratiche per l'ottimizzazione delle prestazioni di BigQuery.
Scrivi un post sul blog che spieghi queste pratiche.
Pubblica il post sul blog su una piattaforma online (es. Medium, LinkedIn).

Contribuisci a un progetto open source relativo a Dataflow

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Acquisisci esperienza pratica contribuendo a un progetto open source relativo a Dataflow.

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Trova un progetto open source relativo a Dataflow su GitHub o altre piattaforme.
Esamina il codice del progetto e identifica le aree in cui puoi contribuire.
Invia una pull request con le tue modifiche.

Career center

Learners who complete Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP IT will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Ingegnere di Dati

Un Ingegnere di Dati progetta, costruisce e gestisce l'infrastruttura di dati di un'organizzazione. Questo ruolo richiede una solida comprensione di come i dati vengono acquisiti, elaborati, archiviati ed analizzati, elementi trattati in questo corso. Il corso, che copre l'elaborazione di flussi di dati su Google Cloud tramite Pub/Sub, Dataflow, BigQuery e Cloud Bigtable, è particolarmente utile per un Ingegnere di Dati che vuole gestire pipeline di dati in tempo reale. Le conoscenze acquisite nella creazione di componenti di pipeline di dati in modalità flusso offrono una base pratica per la progettazione e l'implementazione di soluzioni di dati scalabili.

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Sviluppatore di Software con Specializzazione in Elaborazione Dati

Uno Sviluppatore di Software con Specializzazione in Elaborazione Dati progetta e sviluppa applicazioni che elaborano grandi volumi di dati. Questo ruolo richiede una solida comprensione delle pipeline di dati in streaming e degli strumenti utilizzati per la loro implementazione. Questo corso, che copre la creazione di pipeline di flusso su Google Cloud utilizzando Pub/Sub, Dataflow e BigQuery, è estremamente rilevante. L'esperienza pratica nell'impostazione di componenti della pipeline di dati in modalità flusso è essenziale per uno Sviluppatore di Software che vuole specializzarsi nell'elaborazione di dati in tempo reale.

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Architetto di Soluzioni Cloud

Un Architetto di Soluzioni Cloud progetta e implementa soluzioni cloud scalabili e resilienti. Questo ruolo richiede una conoscenza approfondita delle tecnologie cloud, inclusa la gestione di flussi di dati. Questo corso, incentrato sulla creazione di pipeline di dati in modalità flusso su Google Cloud, aiuta un Architetto di Soluzioni Cloud ad approfondire la sua conoscenza degli strumenti e dei servizi di Google Cloud. La conoscenza pratica acquisita con l'uso di Pub/Sub per la gestione dei flussi di dati, e Dataflow per l'elaborazione, è fondamentale per costruire architetture efficienti e robuste.

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Esperto di Cloud Computing

Un Esperto di Cloud Computing possiede una profonda conoscenza delle tecnologie cloud e aiuta le organizzazioni ad adottarle in modo efficace. La comprensione dell'elaborazione dei flussi di dati, coperta da questo corso, è una componente essenziale per molti progetti cloud. Questo corso, incentrato su Google Cloud, può aiutare un Esperto di Cloud Computing a comprendere le sfide e le opportunità legate all'elaborazione dati in tempo reale. La conoscenza pratica acquisita con l'uso di Pub/Sub e Dataflow può essere applicata nella progettazione di soluzioni cloud avanzate.

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Ingegnere di Machine Learning

Un Ingegnere di Machine Learning crea e mantiene modelli di machine learning in produzione. Questo ruolo spesso richiede la gestione di pipeline di dati per l'addestramento e il funzionamento dei modelli. Questo corso, con la sua enfasi sulla creazione di pipeline di flusso di dati su Google Cloud, può aiutare notevolmente un Ingegnere di Machine Learning. La conoscenza di Pub/Sub per la gestione dei flussi di dati in entrata e Dataflow per l'elaborazione è essenziale per costruire sistemi di machine learning efficaci. I dati elaborati tramite BigQuery, un argomento chiave nel corso, sono spesso utilizzati negli algoritmi di machine learning.

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Specialista di Big Data

Uno Specialista di Big Data lavora con grandi set di dati per estrarre informazioni e creare modelli predittivi. Questo ruolo richiede una profonda comprensione delle tecnologie di elaborazione dati, e questo corso è utile. Il corso, che copre l'elaborazione di flussi di dati con strumenti Google Cloud come Pub/Sub, Dataflow, BigQuery e Cloud Bigtable, è fondamentale per uno Specialista di Big Data. La conoscenza di come i dati vengono elaborati in tempo reale è essenziale per estrarre informazioni utili per le aziende in modo tempestivo.

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Responsabile dell'Integrazione Dati

Un Responsabile dell'Integrazione Dati è responsabile della gestione del flusso di dati tra diversi sistemi. Questo corso, incentrato sull'elaborazione dei flussi di dati utilizzando tecnologie Google Cloud come Pub/Sub, Dataflow, BigQuery e Cloud Bigtable, è utile. La competenza in trasformazione e aggregazione di dati, trattata nel corso, aiuta il Responsabile dell'Integrazione Dati a creare pipeline di dati efficienti e stabili. L'esperienza pratica con QwikLabs fornirà una base pratica per affrontare le sfide dell'integrazione dei dati.

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Specialista di Business Intelligence

Uno Specialista di Business Intelligence trasforma i dati grezzi in informazioni utili per le decisioni aziendali. Questo ruolo richiede competenza nelle tecnologie di analisi dati e nella comprensione dei processi di elaborazione dati. Questo corso, che tratta l'elaborazione di flussi di dati in Google Cloud, è utile. Capire come utilizzare strumenti come Pub/Sub, Dataflow, BigQuery e Cloud Bigtable è fondamentale per uno Specialista di Business Intelligence che vuole accedere e analizzare dati in tempo reale. La conoscenza delle funzionalità avanzate di BigQuery, trattate nel corso, è particolarmente utile.

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Ricercatore di Dati

Un Ricercatore di Dati conduce ricerche utilizzando i dati per scoprire insight e tendenze. Questo ruolo richiede una profonda comprensione di come i dati vengono raccolti, elaborati e archiviati. Il corso, che copre la creazione di pipeline di dati in modalità flusso su Google Cloud, può aiutare un Ricercatore di Dati a comprendere meglio le problematiche associate all'elaborazione di grandi volumi di dati. L'apprendimento di come Pub/Sub e Dataflow vengono utilizzati per la gestione e la trasformazione dei dati, è essenziale per un Ricercatore di Dati.

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Analista di Dati

Un Analista di Dati interpreta i dati per fornire informazioni utili alle decisioni aziendali. Questo ruolo richiede una buona comprensione di come i dati vengono strutturati e analizzati, e questo corso può essere molto utile. Conoscere le funzionalità di Dataflow per applicare aggregazioni e trasformazioni ai flussi di dati, un tema trattato approfonditamente nel corso, permette all'Analista di Dati di comprendere meglio come i dati vengono elaborati prima di essere usati per l'analisi. La capacità di comprendere come i dati vengono archiviati in BigQuery e Cloud Bigtable è essenziale per un Analista di Dati che lavora con grandi quantità di dati.

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Consulente Cloud

Un Consulente Cloud aiuta le aziende a migrare e gestire la loro infrastruttura nel cloud. Il corso, incentrato sulla creazione di pipeline di dati in modalità flusso su Google Cloud, fornisce una conoscenza pratica delle tecnologie e degli strumenti utilizzati in questo contesto. Questo corso può aiutare un Consulente Cloud a fornire consigli più informati e soluzioni pratiche ai clienti che desiderano sfruttare le potenzialità dell'elaborazione di dati in tempo reale. Le conoscenze su Pub/Sub e Dataflow aiutano ad ottimizzare le strategie di implementazione.

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Ingegnere di Sistemi

Un Ingegnere di Sistemi progetta, implementa e gestisce l'infrastruttura IT di un'organizzazione. Questo ruolo spesso comporta la gestione di sistemi di elaborazione dati, e questo corso può essere utile. Il corso, che insegna come creare pipeline di dati in modalità flusso su Google Cloud con Pub/Sub e Dataflow, aiuta un Ingegnere di Sistemi a comprendere come funzionano i sistemi di elaborazione dati moderni. La conoscenza delle funzionalità di BigQuery e Cloud Bigtable aiuta a prendere decisioni informate sull'archiviazione e l'analisi di grandi quantità di dati.

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Analista di Sistemi

Un Analista di Sistemi valuta le esigenze di business e propone soluzioni IT. Questo corso, che copre le pipeline di dati in modalità flusso, strumenti come Pub/Sub e Dataflow e l'archiviazione in BigQuery, aiuta un Analista di Sistemi ad apprendere come i dati vengono gestiti e trasformati all'interno di un'organizzazione. La comprensione delle funzionalità di BigQuery e Bigtable è utile per valutare l'architettura di dati. L'approccio pratico del corso, con la creazione di componenti di pipeline di dati, fornisce una base solida per raccomandare soluzioni efficaci.

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Responsabile di Progetto IT

Un Responsabile di Progetto IT supervisiona progetti tecnologici, assicurandosi che vengano completati nei tempi e nel budget previsti. Questo corso, che tratta la creazione di pipeline di dati in modalità flusso su Google Cloud, può essere utile a un Responsabile di Progetto IT che lavora su progetti relativi all'elaborazione dati. La conoscenza di come funzionano i sistemi e delle tecnologie utilizzate può aiutare a prendere decisioni più informate e a gestire meglio i team di sviluppo. La conoscenza delle risorse, di Pub/Sub e Dataflow, offerte dal corso aiuta nella pianificazione e gestione del progetto.

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Amministratore di Database

Un Amministratore di Database gestisce e mantiene i sistemi di database, garantendo l'integrità e l'accessibilità dei dati. Il corso, che tratta l'uso di BigQuery e Cloud Bigtable per i flussi di dati, può essere interessante. Anche se non tratta direttamente tutti gli aspetti della gestione di database, le conoscenze su come BigQuery e Cloud Bigtable vengono utilizzati nell'elaborazione dei flussi di dati possono fornire spunti utili per la gestione e l'ottimizzazione dei database in ambienti cloud. La comprensione delle funzionalità avanzate di BigQuery può migliorare le capacità decisionali di un Amministratore di Database.

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Reading list

We've selected one books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP IT.

Putting Knowledge to Work

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Questo libro fornisce una panoramica completa dei sistemi di elaborazione di big data in tempo reale. Approfondisce i principi di progettazione e le migliori pratiche per la creazione di sistemi scalabili e affidabili. È particolarmente utile per comprendere i concetti alla base di Dataflow e altri strumenti trattati nel corso. Questo libro è più utile come lettura aggiuntiva per approfondire i concetti.

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