Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/batch-data-pipelines-gcp-jp
이번 포스트에서는 Coursera에서 제공하는 Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版 과정을 리뷰하고 추천하고자 합니다. 이 과정은 배치 데이터 파이프라인에 대해 깊이 이해하고, Google Cloud Platform(GCP)의 다양한 데이터 처리 기술을 활용할 수 있는 기회를 제공합니다.
코스 개요
이 과정은 주로 배치 데이터 처리 과정에서 ‘추출, 로딩’, ‘추출, 로딩, 변환’, ‘추출, 변환, 로딩’의 세 가지 프레임워크를 중심으로 진행됩니다. 강의에서는 각 프레임워크가 어떤 경우에 적합한지 설명하고, 실제로 Google Cloud 기술을 사용하여 데이터 처리 파이프라인을 구축하는 법을 배울 수 있습니다.
강의 내용
– 시작하기: 코스와 아젠다를 소개합니다.
– 배치 데이터 파이프라인 구축 개요: 데이터 로딩 방법을 여러 가지 확인하고, EL, ELT, ETL의 정의와 사용 시기를 알아봅니다.
– Dataproc에서의 Spark 실행: Hadoop을 Dataproc에서 실행하고, Cloud Storage를 활용하며 Dataproc 작업의 최적화 방법을 배웁니다.
– Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리: Dataflow를 활용해 데이터 처리 파이프라인을 만드는 방법에 대해 배웁니다.
– Cloud Data Fusion 및 Cloud Composer를 통한 데이터 파이프라인 관리: 이 모듈에서는 데이터 파이프라인 관리 방법을 배우게 됩니다.
– 코스 요약: 학습한 내용을 요약합니다.
실습 경험을 함께할 수 있는 Qwiklabs를 사용하여 실질적으로 GCP에서 데이터 파이프라인의 구성 요소를 구축하는 연습이 포함되어 있어 매우 유익합니다. 실제 작업을 통해 이론을 적용하며 배우는 것이 큰 장점입니다.
추천 이유
이 과정은 데이터 공학, 데이터 분석 또는 클라우드 컴퓨팅에 관심이 있는 모든 이들에게 강력히 추천합니다. 특히 GCP에 대한 실무 경험이 부족한 분들에게는 스킬을 쌓을 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다.
마무리하자면, Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版 과정은 매우 유익하고 실용적인 커리큘럼을 제공하므로, 데이터 파이프라인 구축에 대한 깊이 있는 지식을 얻고자 하는 분들에게 최적의 선택이 될 것입니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/batch-data-pipelines-gcp-jp