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Opiniones y comentarios de aprendices correspondientes a Building Batch Data Pipelines on GCP en Español por parte de Google Cloud
37 calificaciones
Acerca del 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.
Principales reseñas
JB
29 de jun. de 2020
excelente material, buena explicación de conceptos claves para la creación de pipelines, y porque elegir dataflow en vez de datafusion
HB
23 de ago. de 2021
Excelente curso, muy bien explicado, las parcticas son muy utiles
Filtrar por:
1 - 4 de 4 revisiones para Building Batch Data Pipelines on GCP en Español
por JOSÉ E Q B
•29 de jun. de 2020
excelente material, buena explicación de conceptos claves para la creación de pipelines, y porque elegir dataflow en vez de datafusion
por Harrinson B
•24 de ago. de 2021
Excelente curso, muy bien explicado, las parcticas son muy utiles
por Cristian C L Á
•22 de oct. de 2021
Útil para comprender las herramientas que te da GCP para crear grandes canalizaciones de datos
por Javier A H B
•11 de ene. de 2022
No selfcontained
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