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 ingenierÃa 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.
ofrecido por
Google CloudAcerca de este Curso
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Fechas lÃmite flexibles
Restablece las fechas lÃmite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
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100Â % en lÃnea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel intermedio
Aprox. 8 horas para completar
Español (Spanish)
SubtÃtulos: 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 ingenierÃa de datos se deberÃa realizar en la nube
2 horas para completar
13 videos (Total 55 minutos)
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)
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)
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)
Reseñas
- 5 stars82,89Â %
- 4 stars14,47Â %
- 3 stars2,63Â %
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
por JT23 de jul. de 2022
Excelente curso, lo único que no encontré fue el material de las demostraciones
por C23 de sep. de 2021
Gran curso para orientar las posibles soluciones que ofrece GCP en torno a los Data Lakes y Data Warehouses
por HB23 de ago. de 2021
Muy buen curso, se explica muy bien la diferencia entre los distintos tipos de almacenamiento y como manejar cada uno con las herramientas proporcionadas por GCP
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.
