Las canalizaciones de datos suelen realizarse según uno de los 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, grafos de canalización en Cloud Data Fusion y procesamiento de datos sin servidores en Dataflow. Los estudiantes obtienen experiencia práctica en la compilación de componentes de canalizaciones de datos en Google Cloud con Qwiklabs.
Building Batch Data Pipelines on GCP en Español
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Building Batch Data Pipelines on GCP en Español
This course is part of multiple programs.
Instructor: Google Cloud Training
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4.6
(45 reviews)
Intermediate level
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at 10 hours a week
Flexible schedule
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What you'll learn
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.
Compilar tus canalizaciones para el procesamiento de datos con Dataflow.
Administrar canalizaciones de datos con Data Fusion y Cloud Composer.
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5 assignments
Taught in Spanish
See how employees at top companies are mastering in-demand skills
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- Learn new concepts from industry experts
- Gain a foundational understanding of a subject or tool
- Develop job-relevant skills with hands-on projects
- Earn a shareable career certificate
There are 4 modules in this course
Aprenderás la función esencial de un ingeniero de datos en el desarrollo y mantenimiento de canalizaciones de datos por lotes, comprenderás sus componentes principales y su ciclo de vida, y analizarás los desafíos comunes en el procesamiento de datos por lotes. También identificarás los servicios clave de Google Cloud que abordan estos desafíos.
What's included
1 assignment2 plugins
Diseñarás canalizaciones de datos por lotes escalables para la transferencia y transformación de datos de gran volumen. También optimizarás trabajos por lotes para lograr una alta capacidad de procesamiento y rentabilidad con diversas técnicas de administración de recursos y ajuste de rendimiento.
What's included
1 assignment2 app items6 plugins
Desarrollarás reglas de validación de datos y lógica de limpieza para garantizar la calidad de los datos en las canalizaciones por lotes. También implementarás estrategias para administrar la evolución de esquemas y realizar la anulación de duplicación de datos en grandes conjuntos de datos.
What's included
1 assignment1 app item6 plugins
Organizarás flujos de trabajo complejos de canalizaciones de datos por lotes para una programación eficiente y un seguimiento de linaje. También implementarás un manejo de errores, una supervisión y una observabilidad sólidos para las canalizaciones de datos por lotes.
What's included
2 assignments1 app item6 plugins
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Learner reviews
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JB
5
Reviewed on Jun 29, 2020
excelente material, buena explicación de conceptos claves para la creación de pipelines, y porque elegir dataflow en vez de datafusion
HB
5
Reviewed on Aug 23, 2021
Excelente curso, muy bien explicado, las parcticas son muy utiles
JT
4
Reviewed on Dec 13, 2023
se me presentaron varios problemas con los laboratorios
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