Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

GCP Data Engineering-End to End Project-Healthcare Domain

Dự án Kỹ thuật Dữ liệu GCP Toàn diện - Lĩnh vực Y tế

Dự án Kỹ thuật Dữ liệu GCP Toàn diện - Lĩnh vực Y tế

Dự án Chuẩn Công nghiệp trong Lĩnh vực Y tế sử dụng các dịch vụ GCP như GCS, BigQuery, Dataproc, Composer, GitHub, CICD

4.6
(338 đánh giá)
2,298 học viên
Giảng viên
Saidhul Shaik
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
8.0 giờ video
10 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Hiểu rõ về Dự án Kỹ thuật Dữ liệu Toàn diện
Thiết kế và Triển khai Pipeline ETL Có thể Mở rộng cho Dữ liệu Y tế
Triển khai các Kỹ thuật Chính như Dữ liệu Tăng dần, SCD2, Phương pháp dựa trên Metadata, Kiến trúc Medallion, Xử lý Lỗi, CDM, CICD & Nhiều hơn nữa...
Phát triển và Triển khai Giải pháp Dữ liệu với Thực hành CI/CD

Yêu cầu

Kiến thức Cơ bản về Python và SQL

Đối tượng phù hợp

Dành cho Kỹ sư Dữ liệu và Chuyên gia Dữ liệu Đầy tham vọng
Chuẩn bị Sẵn sàng cho Phỏng vấn

Nội dung khóa học

2 phần • 10 bài giảng
1 Các Liên kết Quan trọng
2 Bài giảng Giới thiệu để Hiểu về Dự án
1 Giới thiệu Dự án - Tổng quan, Kiến trúc
2 Thiết lập Nguồn dữ liệu - SQL DBs, GCS, BQ, Cấu hình
3 Thu thập Dữ liệu - Dataproc, Pyspark, GCS Landing
4 Từ GCS Landing đến Lớp Bronze - GCS, BigQuery
5 Xử lý từ Lớp Bronze lên Lớp Silver - BigQuery
6 Xử lý từ Lớp Silver lên Lớp Gold - BigQuery
7 Tạo Dags - Điều phối Luồng công việc - Airflow
8 CICD - Github, Cloud Build, Airflow

Giới thiệu khóa học

  • This project focuses on building a data lake in Google Cloud Platform (GCP) for Revenue Cycle Management (RCM) in the healthcare domain.

  • The goal is to centralize, clean, and transform data from multiple sources, enabling healthcare providers and insurance companies to streamline billing, claims processing, and revenue tracking.

  • GCP Services Used:

    • Google Cloud Storage (GCS): Stores raw and processed data files.

    • BigQuery: Serves as the analytical engine for storing and querying structured data.

    • Dataproc: Used for large-scale data processing with Apache Spark.

    • Cloud Composer (Apache Airflow): Automates ETL pipelines and workflow orchestration.

    • Cloud SQL (MySQL): Stores transactional Electronic Medical Records (EMR) data.

    • GitHub & Cloud Build: Enables version control and CI/CD implementation.

    • CICD (Continuous Integration & Continuous Deployment): Automates deployment pipelines for data processing and ETL workflows.

  • Techniques involved :

    • Metadata Driven Approach

    • SCD type 2 implementation

    • CDM(Common Data Model)

    • Medallion Architecture

    • Logging and Monitoring

    • Error Handling

    • Optimizations

    • CICD implementation

    • many more best practices

  • Data Sources

    • EMR (Electronic Medical Records) data from two hospitals

    • Claims files

    • CPT (Current Procedural Terminology) Code

    • NPI (National Provider Identifier) Data

  • Expected Outcomes

    • Efficient Data Pipeline: Automating the ingestion and transformation of RCM data.

    • Structured Data Warehouse: gold tables in BigQuery for analytical queries.

    • KPI Dashboards: Insights into revenue collection, claims processing efficiency, and financial trends.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Cloud Computing
Hiển thị tất cả khoá học Data Engineering
Hiển thị tất cả khoá học Google Cloud Platform
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊