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.
oferecido por
Google CloudInformações sobre o curso
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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário
Aprox. 13 horas para completar
Espanhol
Legendas: Francês, Portuguese (European), Russo, Inglês, Espanhol
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Programa - O que você aprenderá com este curso
6 minutos para concluir
Introducción
En este módulo, se presentan el curso y el temario
6 minutos para concluir
2 vídeos (Total 6 mín.)
1 hora para concluir
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 hora para concluir
5 vídeos (Total 18 mín.)
2 horas para concluir
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 horas para concluir
9 vídeos (Total 49 mín.)
3 horas para concluir
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 horas para concluir
11 vídeos (Total 45 mín.)
7 horas para concluir
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 horas para concluir
12 vídeos (Total 40 mín.)
4 minutos para concluir
Resumen
En este módulo, se revisan los temas que se trataron en este curso
4 minutos para concluir
1 vídeo (Total 4 mín.)
Avaliações
- 5 stars72,22%
- 4 stars25%
- 3 stars2,77%
Principais avaliações do BUILDING BATCH DATA PIPELINES ON GCP EN ESPAÑOL
por HB23 de ago de 2021
Excelente curso, muy bien explicado, las parcticas son muy utiles
por JB29 de jun de 2020
excelente material, buena explicación de conceptos claves para la creación de pipelines, y porque elegir dataflow en vez de datafusion
por C21 de out de 2021
Útil para comprender las herramientas que te da GCP para crear grandes canalizaciones de datos
Perguntas Frequentes – FAQ
Posso assistir uma prévia do curso antes de me inscrever?
O que recebo ao me inscrever?
Quando receberei meu Certificado de Curso?
Por que não posso assistir este curso como ouvinte?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
