Por lo general, la canalización de datos se clasifica en uno de los siguientes paradigmas: Extraer-cargar, Extraer-cargar-transformar o Extraer-transformar-cargar. En este curso, se describe cuál es el paradigma que se debe usar y en qué momento usarlo para los datos por lotes. Además, en este curso, se presentan diferentes tecnologías de Google Cloud Platform para la transformación de datos, entre las que se incluyen BigQuery, la ejecución de Spark en Cloud Dataproc, los gráficos de canalización en Cloud Data Fusion y el procesamiento de datos sin servidores mediante Cloud Dataflow. Los participantes obtendrán experiencia práctica sobre cómo compilar los componentes de la canalización de datos en Google Cloud Platform mediante QwikLabs.
от партнера
Google CloudОб этом курсе
Недавно просмотрено: 3 205
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень
Прибл. 13 часов на выполнение
Испанский
Субтитры: Французский, Португальский (Европа), Русский, Английский, Испанский
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень
Прибл. 13 часов на выполнение
Испанский
Субтитры: Французский, Португальский (Европа), Русский, Английский, Испанский
от партнера
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.
Программа курса: что вы изучите
6 минут на завершение
Introducción
En este módulo, se presentan el curso y el temario
6 минут на завершение
2 видео ((всего 6 мин.))
1 ч. на завершение
Introducción a las canalizaciones de datos por lotes
En este módulo, se revisan los diferentes métodos de carga de datos (EL, ELT y ETL) y cuándo utilizarlos
1 ч. на завершение
5 видео ((всего 18 мин.))
2 ч. на завершение
Cómo ejecutar Spark en Cloud Dataproc
En este módulo, se muestra cómo ejecutar Hadoop en Cloud Dataproc, cómo aprovechar GCS y cómo optimizar sus trabajos de Dataproc.
2 ч. на завершение
9 видео ((всего 49 мин.))
3 ч. на завершение
Administre canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer
En este módulo, se muestra cómo administrar canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer.
3 ч. на завершение
11 видео ((всего 45 мин.))
7 ч. на завершение
Procesamiento de datos sin servidores con Cloud Dataflow
En este módulo, se describe cómo usar Cloud Dataflow para compilar sus canalizaciones de procesamiento de datos
7 ч. на завершение
12 видео ((всего 40 мин.))
4 минуты на завершение
Resumen
En este módulo, se revisan los temas que se trataron en este curso
4 минуты на завершение
1 видео ((всего 4 мин.))
Рецензии
- 5 stars72,22 %
- 4 stars25 %
- 3 stars2,77 %
Лучшие отзывы о курсе BUILDING BATCH DATA PIPELINES ON GCP EN ESPAÑOL
от партнера C21 окт. 2021 г.
Útil para comprender las herramientas que te da GCP para crear grandes canalizaciones de datos
от партнера HB23 авг. 2021 г.
Excelente curso, muy bien explicado, las parcticas son muy utiles
от партнера JB29 июня 2020 г.
excelente material, buena explicación de conceptos claves para la creación de pipelines, y porque elegir dataflow en vez de datafusion
Часто задаваемые вопросы
Можно ли ознакомиться с курсом до регистрации?
Что я получу, зарегистрировавшись на курс?
Когда я получу сертификат о прохождении курса?
Почему я не могу прослушать этот курс?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
