4.7
estrellas
37 calificaciones

Google Cloud Training

Ofrecido Por

Google Cloud

Acerca de este Curso

Las canalizaciones de datos suelen realizarse según uno de los siguientes paradigmas: extracción y carga (EL); extracción, carga y transformación (ELT), o extracción, transformación y carga (ETL). En este curso, abordaremos qué paradigma se debe utilizar para los datos por lotes y cuándo corresponde usarlo. Además, veremos varias tecnologías de Google Cloud para la transformación de datos, incluidos BigQuery, la ejecución de Spark en Dataproc, gráficos de canalización en Cloud Data Fusion y procesamiento de datos sin servidores en Dataflow. Los alumnos obtendrán experiencia práctica en la compilación de componentes de canalizaciones de datos en Google Cloud con Qwiklabs.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Nivel intermedio

Aprox. 17 horas para completar

Español (Spanish)

Qué aprenderás

Revisar los diferentes métodos de carga de datos: EL, ELT y ETL, y cuándo corresponde usarlos
Ejecutar Hadoop en Dataproc, usar Cloud Storage y optimizar trabajos de Dataproc
Usar Dataflow para compilar sus canalizaciones de procesamiento de datos
Administrar canalizaciones de datos con Data Fusion y Cloud Composer

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Instructor

Calificación del instructor

4,77/5 (11 calificaciones)

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

1 minuto para completar

Introducción

1 minuto para completar

1 video (Total 1 minutos)

25 minutos para completar

Introducción a Building Batch Data Pipelines

25 minutos para completar

6 videos (Total 21 minutos)

2 horas para completar

Ejecución de Spark en Dataproc

2 horas para completar

11 videos (Total 48 minutos)

11 videos

Introducción al módulo26s

El ecosistema de Hadoop4m

Ejecución de Hadoop en Dataproc10m

Cloud Storage en lugar de HDFS6m

Optimización de Dataproc2m

Optimización del almacenamiento de Dataproc9m

Optimización de las plantillas y el ajuste de escala automático de Dataproc5m

Optimización de la supervisión de Dataproc3m

Introducción al lab: Ejecute trabajos de Apache Spark en Dataproc27s

Cómo comenzar a usar Google Cloud Platform y Qwiklabs4m

Resumen33s

1 ejercicio de práctica

Ejecución de Spark en Dataproc4m

Semana

Semana 2

10 horas para completar

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow

10 horas para completar

14 videos (Total 39 minutos)

14 videos

Introducción al módulo41s

Introducción a Dataflow5m

Por qué los clientes valoran Dataflow2m

Compile canalizaciones de Dataflow en el código3m

Consideraciones clave para el diseño de canalizaciones2m

Transformación de datos con PTransforms3m

Introducción al lab: Compile una canalización sencilla de Dataflow3m

Agregue con GroupByKey y Combine5m

Introducción al lab: MapReduce en Dataflow20s

Datos de entrada adicionales y ventanas de datos4m

Introducción al lab: Practique con los datos de entrada adicionales de canalización17s

Creación y reutilización de plantillas de canalización3m

Canalizaciones de Dataflow SQL46s

Resumen2m

1 ejercicio de práctica

Serverless Data Processing with Dataflow4m

5 horas para completar

Administración de canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer

5 horas para completar

13 videos (Total 33 minutos)

13 videos

Introducción al módulo18s

Introducción a Cloud Data Fusion3m

Componentes de Cloud Data Fusion1m

IU de Cloud Data Fusion1m

Compilación de una canalización4m

Exploración de datos con Wrangler1m

Introducción al lab: Compile y ejecute un gráfico de canalización con Cloud Data Fusion17s

Organización del trabajo entre los servicios de Google Cloud con Cloud Composer1m

Entorno de Apache Airflow1m

DAG y operadores7m

Programación del flujo de trabajo5m

Supervisa y registra3m

Introducción al lab: Introducción a Cloud Composer21s

1 ejercicio de práctica

Administración de canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer4m

3 minutos para completar

Resumen del curso

3 minutos para completar

1 video (Total 3 minutos)

Reseñas

4.7

4 reseña

5 stars
72,97 %
4 stars
24,32 %
3 stars
2,70 %

Principales reseñas sobre BUILDING BATCH DATA PIPELINES ON GCP EN ESPAÑOL

por HB23 de ago. de 2021

Excelente curso, muy bien explicado, las parcticas son muy utiles

por C21 de oct. de 2021

Útil para comprender las herramientas que te da GCP para crear grandes canalizaciones de datos

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

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Preguntas Frecuentes

¿Puedo acceder a una vista preliminar del curso antes de inscribirme?
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
¿Qué recibiré cuando me inscriba?
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
¿Cuándo recibiré mi 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
¿Por qué no puedo participar como oyente en este curso?
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.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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

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