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    05

    Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Español

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    Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Español

    magic_button Cloud Dataproc Data Pipeline ETL
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    24 horas Introductorio universal_currency_alt 15 créditos

    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.

    Completa esta actividad y gana una insignia. Impulsa tu carrera de nube mostrándole al mundo las habilidades que desarrollaste.

    Insignia de Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Español
    info
    Información del curso
    Objetivos
    • 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
    Requisitos previos
    Para beneficiarse de este curso, los participantes deben haber completado el curso “Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals” o contar con experiencia equivalente. Además, deberán cumplir con los siguientes requisitos: • Tener conocimientos básicos sobre lenguajes de consulta comunes, como SQL • Tener experiencia en actividades de modelado de datos y ETL (extracción, transformación y carga) • Tener experiencia en desarrollo de aplicaciones con lenguajes de programación comunes, como Python • Estar familiarizados con el aprendizaje automático o las estadísticas
    Público
    Desarrolladores encargados del diseño de canalizaciones y arquitecturas para el procesamiento de datos.
    Idiomas disponibles
    English, español (Latinoamérica), 日本語, français, português (Brasil), italiano y 한국어
    ¿Qué debo hacer cuando finalice este curso?
    Después de finalizar el curso, puede consultar contenido adicional en su ruta de aprendizaje o explorar el catálogo de aprendizaje.
    ¿Qué insignias puedo obtener?
    Cuando complete un curso, obtendrá una insignia de finalización. Puede ver las insignias en su perfil y compartirlas en sus redes sociales.
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