Acerca de este Curso

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100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 15 horas para completar

Sugerido: 23 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

6 minutos para completar

Introduction

6 minutos para completar
2 videos (Total 6 minutos)
2 videos
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs4m
1 hora para completar

Introduction to Batch Data Pipelines

1 hora para completar
5 videos (Total 18 minutos)
5 videos
Quality considerations1m
How to carry out operations in BigQuery3m
Shortcomings3m
ETL to solve data quality issues4m
1 ejercicio de práctica
EL, ELT, ETL30m
2 horas para completar

Executing Spark on Cloud Dataproc

2 horas para completar
9 videos (Total 49 minutos)
9 videos
Running Hadoop on Cloud Dataproc10m
GCS instead of HDFS6m
Optimizing Dataproc5m
Optimizing Dataproc Storage9m
Optimizing Dataproc Templates and Autoscaling4m
Optimizing Dataproc Monitoring3m
Lab Intro: Running Apache Spark jobs on Cloud Dataproc27s
Summary31s
1 ejercicio de práctica
Executing Spark on Cloud Dataproc4m
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

Manage Data Pipelines with Cloud Data Fusion and Cloud Composer

3 horas para completar
11 videos (Total 45 minutos)
11 videos
Components of Data Fusion2m
Building a Pipeline6m
Exploring Data using Wrangler1m
Lab: Building and executing a pipeline graph in Cloud Data Fusion17s
Orchestrating work between GCP services with Cloud Composer1m
Apache Airflow Environment1m
DAGs and Operators12m
Workflow scheduling6m
Monitoring and Logging4m
Lab: An Introduction to Cloud Composer12s
1 ejercicio de práctica
Cloud Data Fusion and Cloud Composer30m
7 horas para completar

Serverless Data Processing with Cloud Dataflow

7 horas para completar
12 videos (Total 40 minutos)
12 videos
Why customers value Dataflow3m
Building Cloud Dataflow Pipelines in code3m
Key considerations with designing pipelines2m
Transforming data with PTransforms3m
Lab: Building a Simple Dataflow Pipeline17s
Aggregating with GroupByKey and Combine7m
Lab: MapReduce in Cloud Dataflow18s
Side Inputs and Windows of data4m
Lab: Practicing Pipeline Side Inputs11s
Creating and re-using Pipeline Templates3m
Cloud Dataflow SQL pipelines3m
1 ejercicio de práctica
Data Processing with Cloud Dataflow30m
4 minutos para completar

Summary

4 minutos para completar
1 video (Total 4 minutos)
1 video

Revisiones

Principales revisiones sobre BUILDING BATCH DATA PIPELINES ON GCP
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Acerca de Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

Preguntas Frecuentes

  • Sí, puedes acceder a una vista preliminar del primer video y ver el programa antes de inscribirte. Debes comprar el curso para acceder a contenido que no está incluido en la vista preliminar

  • Si decides inscribirte en el curso antes de la fecha de inicio de la sesión, tendrás acceso a todos los videos y las lecturas de la lección para el curso. Podrás enviar tareas en cuanto comience la sesión.

  • Una vez que te inscribes y comienza la sesión, tendrás acceso a todos los videos y otros recursos, incluidos artículos de lectura y el foro de debate del curso. Podrás ver y enviar tareas de práctica y completar tareas con calificación obligatorias para obtener un título y un Certificado de curso

  • Si completas el curso de manera correcta, tu Certificado de curso electrónico se agregará a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado de curso o agregarlo a tu perfil de LinkedIn

  • Este curso es uno de los pocos que se ofrecen en Coursera que está actualmente disponible solo para estudiantes que pagaron o que recibieron ayuda económica, si está disponible.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.