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Avis et commentaires pour d'étudiants pour Building Batch Data Pipelines on GCP en Español par Google Cloud
37 évaluations
À propos du cours
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.
Meilleurs avis
JB
29 juin 2020
excelente material, buena explicación de conceptos claves para la creación de pipelines, y porque elegir dataflow en vez de datafusion
HB
23 août 2021
Excelente curso, muy bien explicado, las parcticas son muy utiles
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1 - 4 sur 4 Avis pour Building Batch Data Pipelines on GCP en Español
par JOSÉ E Q B
•29 juin 2020
excelente material, buena explicación de conceptos claves para la creación de pipelines, y porque elegir dataflow en vez de datafusion
par Harrinson B
•24 août 2021
Excelente curso, muy bien explicado, las parcticas son muy utiles
par Cristian C L Á
•22 oct. 2021
Útil para comprender las herramientas que te da GCP para crear grandes canalizaciones de datos
par Javier A H B
•11 janv. 2022
No selfcontained
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