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Über diesen Kurs

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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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Stufe „Mittel“

Ca. 17 Stunden zum Abschließen

Spanisch

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
Usar Dataflow para compilar sus canalizaciones de procesamiento de datos
Administrar canalizaciones de datos con Data Fusion y Cloud Composer

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We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

1 Minute zum Abschließen

Introducción

1 Minute zum Abschließen

1 Video (Gesamt 1 min)

25 Minuten zum Abschließen

Introducción a Building Batch Data Pipelines

25 Minuten zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 21 min)

2 Stunden zum Abschließen

Ejecución de Spark en Dataproc

2 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 48 min)

11 Videos

Introducción al módulo26El ecosistema de Hadoop4mEjecución de Hadoop en Dataproc10mCloud Storage en lugar de HDFS6mOptimización de Dataproc2mOptimización del almacenamiento de Dataproc9mOptimización de las plantillas y el ajuste de escala automático de Dataproc5mOptimización de la supervisión de Dataproc3mIntroducción al lab: Ejecute trabajos de Apache Spark en Dataproc27Cómo comenzar a usar Google Cloud Platform y Qwiklabs4mResumen33

1 praktische Übung

Ejecución de Spark en Dataproc4m

Woche2

Woche 2

10 Stunden zum Abschließen

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow

10 Stunden zum Abschließen

14 Videos (Gesamt 39 min)

14 Videos

Introducción al módulo41Introducción a Dataflow5mPor qué los clientes valoran Dataflow2mCompile canalizaciones de Dataflow en el código3mConsideraciones clave para el diseño de canalizaciones2mTransformación de datos con PTransforms3mIntroducción al lab: Compile una canalización sencilla de Dataflow3mAgregue con GroupByKey y Combine5mIntroducción al lab: MapReduce en Dataflow20Datos de entrada adicionales y ventanas de datos4mIntroducción al lab: Practique con los datos de entrada adicionales de canalización17Creación y reutilización de plantillas de canalización3mCanalizaciones de Dataflow SQL46Resumen2m

1 praktische Übung

Serverless Data Processing with Dataflow4m

5 Stunden zum Abschließen

Administración de canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer

5 Stunden zum Abschließen

13 Videos (Gesamt 33 min)

13 Videos

Introducción al módulo18Introducción a Cloud Data Fusion3mComponentes de Cloud Data Fusion1mIU de Cloud Data Fusion1mCompilación de una canalización4mExploración de datos con Wrangler1mIntroducción al lab: Compile y ejecute un gráfico de canalización con Cloud Data Fusion17Organización del trabajo entre los servicios de Google Cloud con Cloud Composer1mEntorno de Apache Airflow1mDAG y operadores7mProgramación del flujo de trabajo5mSupervisa y registra3mIntroducción al lab: Introducción a Cloud Composer21

1 praktische Übung

Administración de canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer4m

3 Minuten zum Abschließen

Resumen del curso

3 Minuten zum Abschließen

1 Video (Gesamt 3 min)

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Top-Bewertungen von BUILDING BATCH DATA PIPELINES ON GCP EN ESPAÑOL

von C21. Okt. 2021

Útil para comprender las herramientas que te da GCP para crear grandes canalizaciones de datos

von JB29. Juni 2020

excelente material, buena explicación de conceptos claves para la creación de pipelines, y porque elegir dataflow en vez de datafusion

von HB23. Aug. 2021

Excelente curso, muy bien explicado, las parcticas son muy utiles

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Häufig gestellte Fragen

Kann ich vor der Anmeldung eine Vorschau des Kurses ansehen?
Ja, Sie können eine Vorschau des ersten Videos und den Lehrplan ansehen, bevor Sie sich anmelden. Sie müssen den Kurs kaufen, um Zugriff auf die Inhalte zu erhalten, die nicht in der Vorschau inbegriffen sind.
Was bekomme ich, wenn ich mich anmelde?
Sobald Sie sich anmelden und Ihre Kurseinheit beginnt, haben Sie Zugriff auf alle Videos und andere Ressourcen, einschließlich der Texte und des Kurs-Diskussionsforums. Sie können praktische Aufgaben ansehen und einreichen und erforderliche bewertete Aufgaben abschließen, um eine Bewertung und ein Kurszertifikat zu erhalten.
Wann erhalte ich mein Kurszertifikat?
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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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