Las canalizaciones de datos suelen realizarse según uno de los 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, grafos de canalización en Cloud Data Fusion y procesamiento de datos sin servidores en Dataflow. Los estudiantes obtienen experiencia práctica en la compilación de componentes de canalizaciones de datos en Google Cloud con Qwiklabs.
Building Batch Data Pipelines on GCP en Español
Building Batch Data Pipelines on GCP en Español
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozent: Google Cloud Training
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6
(45 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
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.
Compilar tus canalizaciones para el procesamiento de datos con Dataflow.
Administrar canalizaciones de datos con Data Fusion y Cloud Composer.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Integration
- Kategorie: Extract, Transform, Load
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: Data Migration
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Dataflow
- Kategorie: Serverless Computing
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: PySpark
- Kategorie: Apache Hadoop
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Apache Hive
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Spanisch
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Aprenderás la función esencial de un ingeniero de datos en el desarrollo y mantenimiento de canalizaciones de datos por lotes, comprenderás sus componentes principales y su ciclo de vida, y analizarás los desafíos comunes en el procesamiento de datos por lotes. También identificarás los servicios clave de Google Cloud que abordan estos desafíos.
Das ist alles enthalten
1 Aufgabe2 Plug-ins
Diseñarás canalizaciones de datos por lotes escalables para la transferencia y transformación de datos de gran volumen. También optimizarás trabajos por lotes para lograr una alta capacidad de procesamiento y rentabilidad con diversas técnicas de administración de recursos y ajuste de rendimiento.
Das ist alles enthalten
1 Aufgabe2 App-Elemente6 Plug-ins
Desarrollarás reglas de validación de datos y lógica de limpieza para garantizar la calidad de los datos en las canalizaciones por lotes. También implementarás estrategias para administrar la evolución de esquemas y realizar la anulación de duplicación de datos en grandes conjuntos de datos.
Das ist alles enthalten
1 Aufgabe1 App-Element6 Plug-ins
Organizarás flujos de trabajo complejos de canalizaciones de datos por lotes para una programación eficiente y un seguimiento de linaje. También implementarás un manejo de errores, una supervisión y una observabilidad sólidos para las canalizaciones de datos por lotes.
Das ist alles enthalten
2 Aufgaben1 App-Element6 Plug-ins
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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JB
5
Geprüft am 29. Juni 2020
excelente material, buena explicación de conceptos claves para la creación de pipelines, y porque elegir dataflow en vez de datafusion
JT
4
Geprüft am 13. Dez. 2023
se me presentaron varios problemas con los laboratorios
HB
5
Geprüft am 23. Aug. 2021
Excelente curso, muy bien explicado, las parcticas son muy utiles
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