05
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Español
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Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Español
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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.
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.
- Compilar tus canalizaciones para el procesamiento de datos con Dataflow.
- Administrar canalizaciones de datos con Data Fusion y Cloud Composer.
Requisitos previos
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 o Java.
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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