Las canalizaciones de datos suelen realizarse según uno de los siguientes 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, gráficos de canalización en Cloud Data Fusion y procesamiento de datos sin servidores en Dataflow. Los alumnos obtendrán experiencia práctica en la compilación de componentes de canalizaciones de datos en Google Cloud con Qwiklabs.
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Google CloudÀ propos de ce cours
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Certificat partageable
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100 % en ligne
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Niveau intermédiaire
Approx. 17 heures pour terminer
Espagnol
Ce que vous allez apprendre
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
Usar Dataflow para compilar sus canalizaciones de procesamiento de datos
Administrar canalizaciones de datos con Data Fusion y Cloud Composer
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
1 minute pour terminer
Introducción
1 minute pour terminer
1 vidéo (Total 1 min)
25 minutes pour terminer
Introducción a Building Batch Data Pipelines
25 minutes pour terminer
6 vidéos (Total 21 min)
2 heures pour terminer
Ejecución de Spark en Dataproc
2 heures pour terminer
11 vidéos (Total 48 min)
10 heures pour terminer
Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow
10 heures pour terminer
14 vidéos (Total 39 min)
5 heures pour terminer
Administración de canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer
5 heures pour terminer
13 vidéos (Total 33 min)
3 minutes pour terminer
Resumen del curso
3 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 3 min)
Avis
- 5 stars72,22 %
- 4 stars25 %
- 3 stars2,77 %
Meilleurs avis pour BUILDING BATCH DATA PIPELINES ON GCP EN ESPAÑOL
par HB23 août 2021
Excelente curso, muy bien explicado, las parcticas son muy utiles
par JB29 juin 2020
excelente material, buena explicación de conceptos claves para la creación de pipelines, y porque elegir dataflow en vez de datafusion
par C21 oct. 2021
Útil para comprender las herramientas que te da GCP para crear grandes canalizaciones de datos
Foire Aux Questions
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