Los dos componentes clave de cualquier canalización de datos son los data lakes y los almacenes de datos. En este curso, se destacan casos prácticos para cada tipo de almacenamiento y se explican los detalles técnicos de las soluciones de data lake y almacenes de datos disponibles en Google Cloud Platform. Además, se describe la función de un ingeniero de datos, se detallan los beneficios de una canalización de datos exitosa para las operaciones comerciales y se analiza por qué la ingeniería de datos se debe realizar en un entorno en la nube. Los participantes obtendrán experiencia práctica sobre los data lakes y los almacenes de datos en Google Cloud Platform mediante QwikLabs.
Este curso forma parte de Programa Especializado - Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud en Español
ofrecido por
Acerca de este Curso
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Nivel intermedio
Aprox. 8 horas para completar
Español (Spanish)
Subtítulos: Español (Spanish), Inglés (English)
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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.
Programa - Qué aprenderás en este curso
7 minutos para completar
Introducción
En este módulo, se presenta la especialización Data Engineering y el curso.
7 minutos para completar
2 videos (Total 7 minutos)
2 horas para completar
Data Engineering
En este módulo, se describe la función de un ingeniero de datos y se analiza por qué la ingeniería de datos se debería realizar en la nube
2 horas para completar
13 videos (Total 55 minutos)
13 videos
Analice los desafíos de la ingeniería de datos8m
Introducción a BigQuery3m
Data lakes y almacenes de datos5m
Demostración: Consultas federadas con BigQuery6m
Comparación entre bases de datos transaccionales y almacenes de datos4m
Asóciese eficazmente con otros equipos de datos6m
Maneje el acceso y la administración de datos2m
Demostración: Cómo buscar PII en su conjunto de datos con la API de DLP1m
Compile canalizaciones listas para la producción2m
Revise el caso de éxito de un cliente de GCP3m
Resumen1m
Introducción al lab: Cómo utilizar BigQuery para analizar datos17s
1 ejercicio de práctica
Introducción a Data Engineering30m
2 horas para completar
Cómo compilar un data lake
En este módulo, se presenta el data lake y se describe cómo usar Google Cloud Storage como su data lake en GCP
2 horas para completar
10 videos (Total 58 minutos)
10 videos
Almacenamiento de datos y opciones de ETL en GCP4m
Cómo compilar un data lake con Cloud Storage10m
Demostración: Cómo optimizar costos con las clases de Google Cloud Storage y Cloud Functions7m
Cómo proteger Cloud Storage5m
Cómo almacenar todos los tipos de datos5m
Demostración: Cómo ejecutar consultas federadas en archivos Parquet y OCR en BigQuery4m
Cómo almacenar datos relacionales en la nube1m
Cloud SQL como un data lake relacional7m
Lab: Cómo cargar datos de taxis en Cloud SQL27s
1 ejercicio de práctica
Cómo compilar un data lake4m
4 horas para completar
Cómo compilar un almacén de datos
En este módulo, presentamos BigQuery como una opción de almacenamiento de datos en GCP
4 horas para completar
17 videos (Total 93 minutos)
17 videos
Introducción a BigQuery1m
Demostración: Cómo consultar TB de datos en segundos7m
Cómo comenzar9m
Cómo cargar datos11m
Introducción al lab: Cómo cargar datos en BigQuery21s
Cómo explorar esquemas24s
Demostración: Cómo explorar esquemas10m
Diseño de esquemas3m
Campos anidados y repetidos8m
Demostración: Campos anidados y repetidos15m
Introducción al lab: Cómo trabajar con datos de JSON y arreglo en BigQuery13s
Cómo optimizar con particiones y agrupamiento en clústeres5m
Demostración: Cómo crear tablas particionadas7m
Demostración: Particiones y agrupamiento en clústeres6m
Vista previa: Cómo transformar datos por lotes y de transmisión2m
Resumen1m
1 ejercicio de práctica
Cómo compilar un almacén de datos4m
2 minutos para completar
Resumen
En este módulo, se revisan todos los temas que se trataron en este curso
2 minutos para completar
1 video (Total 2 minutos)
1 video
Reseñas
Principales reseñas sobre MODERNIZING DATA LAKES AND DATA WAREHOUSES WITH GCP EN ESPAÑOL
por CG8 de sep. de 2020
love the last section where we could put on practice the knowledge obtained
Acerca de Programa especializado: Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud en Español
Especialización acelerada en línea de cinco semanas de duración, donde los participantes reciben una introducción práctica en el diseño y compilación de sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform. Usando una combinación de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes aprenderán a diseñar sistemas de procesamiento de datos, compilar canalizaciones de datos de extremo a extremo, analizar datos y llevar a efecto funciones de aprendizaje automático. Este curso le enseñará las siguientes habilidades:
• Diseñar y crear sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform
• Aprovechar los datos no estructurados mediante Spark y las API de AA en Cloud Dataproc
• Procesar los datos por lotes y de transmisión mediante la implementación de canalizaciones de datos de ajuste de escala automático en Cloud Dataflow
• Generar estadísticas empresariales a partir de conjuntos de datos muy grandes mediante Google BigQuery
• Entrenar, evaluar y predecir por medio de los modelos de aprendizaje automático con Tensorflow y Cloud ML
• Extraer estadísticas al instante a partir de los datos de transmisión
Este curso está dirigido a desarrolladores experimentados responsables de la administración de transformaciones de macrodatos.
>>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<
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.
Is financial aid available?
Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.
¿Recibiré crédito universitario por completar el Curso?
Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
