Acerca de este Curso

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Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 13 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)

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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 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

Reseñas

Principales reseñas sobre BUILDING BATCH DATA PIPELINES ON GCP

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Preguntas Frecuentes

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