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
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec
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4.6
(45 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Extract, Transform, Load
- Catégorie : Dataflow
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Apache Hive
- Catégorie : Data Integration
- Catégorie : Apache Hadoop
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : Serverless Computing
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Data Migration
- Catégorie : PySpark
Détails à connaître
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Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Espagnol
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Il y a 4 modules dans ce cours
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.
Inclus
1 devoir2 plugins
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.
Inclus
1 devoir2 éléments d'application6 plugins
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.
Inclus
1 devoir1 élément d'application6 plugins
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.
Inclus
2 devoirs1 élément d'application6 plugins
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Instructeur
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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Larry W.
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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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JB
5
Révisé le 29 juin 2020
excelente material, buena explicación de conceptos claves para la creación de pipelines, y porque elegir dataflow en vez de datafusion
JT
4
Révisé le 13 déc. 2023
se me presentaron varios problemas con los laboratorios
HB
5
Révisé le 23 août 2021
Excelente curso, muy bien explicado, las parcticas son muy utiles
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