Por lo general, la canalización de datos se clasifica en uno de los siguientes paradigmas: Extraer-cargar, Extraer-cargar-transformar o Extraer-transformar-cargar. En este curso, se describe cuál es el paradigma que se debe usar y en qué momento usarlo para los datos por lotes. Además, en este curso, se presentan diferentes tecnologías de Google Cloud Platform para la transformación de datos, entre las que se incluyen BigQuery, la ejecución de Spark en Cloud Dataproc, los gráficos de canalización en Cloud Data Fusion y el procesamiento de datos sin servidores mediante Cloud Dataflow. Los participantes obtendrán experiencia práctica sobre cómo compilar los componentes de la canalización de datos en Google Cloud Platform mediante QwikLabs.
ofrecido por
Google CloudAcerca de este Curso
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Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
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Obtén un certificado al finalizar
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Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel intermedio
Aprox. 13 horas para completar
Español (Spanish)
Subtítulos: Francés (French), Portugués (europeo), Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)
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Programa - Qué aprenderás en este curso
6 minutos para completar
Introducción
En este módulo, se presentan el curso y el temario
6 minutos para completar
2 videos (Total 6 minutos)
1 hora para completar
Introducción a las canalizaciones de datos por lotes
En este módulo, se revisan los diferentes métodos de carga de datos (EL, ELT y ETL) y cuándo utilizarlos
1 hora para completar
5 videos (Total 18 minutos)
2 horas para completar
Cómo ejecutar Spark en Cloud Dataproc
En este módulo, se muestra cómo ejecutar Hadoop en Cloud Dataproc, cómo aprovechar GCS y cómo optimizar sus trabajos de Dataproc.
2 horas para completar
9 videos (Total 49 minutos)
3 horas para completar
Administre canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer
En este módulo, se muestra cómo administrar canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer.
3 horas para completar
11 videos (Total 45 minutos)
7 horas para completar
Procesamiento de datos sin servidores con Cloud Dataflow
En este módulo, se describe cómo usar Cloud Dataflow para compilar sus canalizaciones de procesamiento de datos
7 horas para completar
12 videos (Total 40 minutos)
4 minutos para completar
Resumen
En este módulo, se revisan los temas que se trataron en este curso
4 minutos para completar
1 video (Total 4 minutos)
Reseñas
- 5 stars72,22 %
- 4 stars25 %
- 3 stars2,77 %
Principales reseñas sobre BUILDING BATCH DATA PIPELINES ON GCP EN ESPAÑOL
por C21 de oct. de 2021
Útil para comprender las herramientas que te da GCP para crear grandes canalizaciones de datos
por HB23 de ago. de 2021
Excelente curso, muy bien explicado, las parcticas son muy utiles
por JB29 de jun. de 2020
excelente material, buena explicación de conceptos claves para la creación de pipelines, y porque elegir dataflow en vez de datafusion
Preguntas Frecuentes
¿Puedo acceder a una vista preliminar del curso antes de inscribirme?
¿Qué recibiré cuando me inscriba?
¿Cuándo recibiré mi Certificado de curso?
¿Por qué no puedo participar como oyente en este curso?
¿Hay ayuda económica disponible?
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
