In this course you will get hands-on in order to work through real-world challenges faced when building streaming data pipelines. The primary focus is on managing continuous, unbounded data with Google Cloud products.

Prerequisites

Participants should have:

Proficiency in a common programming language like Python
A strong understanding of SQL
Data fundamentals like data modelling, formats, and ETL/ELT processes
Familiarity with the Google Cloud Platform (GCP)

Target audience

This course is designed for:

Data Engineers
Data Analysts
Data Architects

Google Cloud'da Akış Verisi İşleme Hatları Oluşturma Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Kurumsal gruplar için bu eğitimi, kurumunuza özel Onsite (yerinde eğitim) formatında organize edebiliriz.

Neler Öğreneceksiniz

By the end of this course, learners will be able to:

Ingest and manage streaming data using Pub/Sub and Managed Service for Apache Kafka
Build and deploy streaming data pipelines with Dataflow
Implement streaming data solutions for real-time analytics and application serving with BigQuery and Bigtable

Eğitim İçeriği

Module 1

Topics

This module introduces the fundamentals of building streaming data pipelines on Google Cloud, providing a foundation for the entire course. It begins by outlining the course's overall learning objectives and introducing a practical, hands-on scenario that will be used throughout the content and labs to make the concepts tangible.

Objectives

Introduce the course learning objectives, and the scenario that will be used to bring hands on learning to building streaming data pipelines. Describe the concept of streaming data pipelines, challenges associated with it, and the role of these pipelines within the data engineering process.

Module 2

Topics

This module provides an introduction to streaming data use cases and architectures. You will learn about the applications and common architectural patterns for real-time data processing across four key scenarios: Streaming ETL, Streaming AI/ML, Streaming Application, and Reverse ETL.

Objectives

Learn about the various streaming use cases and their applications, including Streaming ETL, Streaming AI/ML, Streaming Application, and Reverse ETL. Identify and describe common sampe architectures for streaming data including Streaming ETL, Streaming AI/ML, Streaming Application, and Reverse ETL.

Module 3

Topics

This module provides a comprehensive overview of building streaming data pipelines on Google Cloud, covering the core services for messaging, processing, and analysis. It's designed to give you a hands-on understanding of how these components work together in a cohesive, real-time architecture.

Objectives

Define messaging concepts
Use the console to create various PS and Kafka elements
Know when to use Pub/Sub or Managed Service for Apache Kafka
Describe the DF service and challenges with streaming data
Build and deploy a streaming pipeline
Explore various data ingestion methods into BQ
Learn about BigQuery continuous queries and using BigQuery ETL and reverse ETL
Configure Pub/Sub to BigQuery streaming
Architecting BigQuery into your streaming pipelines
Describe the big picture of data movement and interaction
Establish a streaming pipeline from Dataflow to Bigtable
Analyze the BT continuous data stream for trends using BQ
Synchronize the trends analysis back into the user-facing application

Module 4

Topics

This module provides a comprehensive wrap-up of the course, summarizing the key concepts you've learned for building resilient and robust streaming data pipelines on Google Cloud.

Objectives

Summarize the course and what you learned about the various Google products, what you achieved throughout the course, and what you're enabled to do next as a result of completing the course.

Exams and assessments

There is no specific certification related to this course.

Hands-on learning

There are four practical labs in this course.

Neden Bizi Seçmelisiniz

1995’ten beri Birleşik Krallık merkezli lider bir global eğitim sağlayıcısıyız.

Google Cloud'da Akış Verisi İşleme Hatları Oluşturma Turkmenistan eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
Dünya Genelinde Erişim: Turkmenistan dahil dünyanın farklı lokasyonlarından canlı sanal sınıflarımıza katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud Turkmenistan eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud Turkmenistan eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
Global Eğitim Organizasyonu: Eğitimi Turkmenistan lokasyonunda veya tercih ettiğiniz farklı bir ülkede/lokasyonda kurumunuza özel olarak organize edebilirsiniz.

Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud Turkmenistan Eğitimi

Prerequisites

Target audience

Neler Öğreneceksiniz

Eğitim İçeriği

Exams and assessments

Hands-on learning

Neden Bizi Seçmelisiniz