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
Planning flexible
Env. 17 heures
Apprenez à votre propre rythme
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Avec des formules payantes
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 : Big Data
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Dataflow
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Data Integration
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : Apache Hive
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : PySpark
- Catégorie : Serverless Computing
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Extract, Transform, Load
- Catégorie : Apache Hadoop
- Catégorie : Data Migration
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Espagnol
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Il y a 6 modules dans ce cours
En este módulo, presentamos el curso y el temario
Inclus
1 vidéo
En este módulo, se revisan los diferentes métodos de carga de datos: EL, ELT y ETL, y cuándo corresponde usarlos
Inclus
6 vidéos1 devoir
En este módulo, se muestra cómo ejecutar Hadoop en Dataproc, usar Cloud Storage y optimizar tus trabajos de Dataproc.
Inclus
11 vidéos1 devoir1 élément d'application
En este módulo, se aborda el uso de Dataflow para compilar tus canalizaciones de procesamiento de datos
Inclus
13 vidéos1 devoir6 éléments d'application
En este módulo, se muestra como administrar canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer
Inclus
13 vidéos1 devoir2 éléments d'application
Resumen del curso
Inclus
1 vidéo
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.8 (12 évaluations)Offert par
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
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.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’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
4.6
45 avis
- 5 stars
71,11 %
- 4 stars
24,44 %
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2,22 %
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2,22 %
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JB
5
Révisé le 30 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 14 déc. 2023
se me presentaron varios problemas con los laboratorios
C
4
Révisé le 22 oct. 2021
Útil para comprender las herramientas que te da GCP para crear grandes canalizaciones de datos
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