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.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud en Español
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À propos de ce cours
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Espagnol
Sous-titres : Français, Portugais (européen), Russe, Anglais, Espagnol
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
6 minutes pour terminer
Introducción
En este módulo, se presentan el curso y el temario
6 minutes pour terminer
2 vidéos (Total 6 min)
1 heure pour terminer
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 heure pour terminer
5 vidéos (Total 18 min)
5 vidéos
EL, ELT y ETL4 min
Consideraciones sobre la calidad1 min
Cómo realizar operaciones en BigQuery3 min
Limitaciones3 min
ETL para resolver problemas de calidad de los datos4 min
1 exercice pour s'entraîner
EL, ELT, ETL30 min
2 heures pour terminer
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 heures pour terminer
9 vidéos (Total 49 min)
9 vidéos
Cómo ejecutar Hadoop en Cloud Dataproc10 min
GCS en lugar de HDFS6 min
Cómo optimizar Dataproc5 min
Cómo optimizar el almacenamiento de Dataproc9 min
Cómo optimizar las plantillas y el ajuste de escala automático de Dataproc4 min
Cómo optimizar la supervisión de Dataproc3 min
Introducción al lab: Cómo ejecutar trabajos de Apache Spark en Cloud Dataproc27s
Resumen31s
1 exercice pour s'entraîner
Cómo ejecutar Spark en Cloud Dataproc4 min
3 heures pour terminer
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 heures pour terminer
11 vidéos (Total 45 min)
11 vidéos
Introducción7 min
Componentes de Data Fusion2 min
Cómo compilar una canalización6 min
Cómo explorar datos con Wrangler1 min
Lab: Cómo compilar y ejecutar un gráfico de canalización en Cloud Data Fusion17s
Cómo organizar el trabajo entre los servicios de GCP con Cloud Composer1 min
Entorno de Apache Airflow1 min
DAG y operadores12 min
Programación del flujo de trabajo6 min
Supervisión y registro4 min
Lab: Introducción a Cloud Composer12s
1 exercice pour s'entraîner
Cloud Data Fusion y Cloud Composer30 min
7 heures pour terminer
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 heures pour terminer
12 vidéos (Total 40 min)
12 vidéos
Cloud Dataflow8 min
Por qué los clientes valoran Dataflow3 min
Cómo compilar canalizaciones de Cloud Dataflow en el código3 min
Consideraciones claves para el diseño de canalizaciones2 min
Cómo transformar datos con PTransforms3 min
Lab: Cómo compilar una canalización simple de Dataflow17s
Cómo agregar elementos con GroupByKey y Combine7 min
Lab: MapReduce en Cloud Dataflow18s
Datos de entrada adicionales y ventanas de datos4 min
Lab: Práctica con datos de entrada adicionales de la canalización11s
Cómo crear y reutilizar plantillas de canalización3 min
Canalizaciones de Cloud Dataflow SQL3 min
1 exercice pour s'entraîner
Procesamiento de datos con Cloud Dataflow30 min
4 minutes pour terminer
Resumen
En este módulo, se revisan los temas que se trataron en este curso
4 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 4 min)
1 vidéo
Resumen del curso4 min
À propos du Spécialisation 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:
Foire Aux Questions
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