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Building Batch Data Pipelines on GCP en Español

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Overview

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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.

Syllabus

  • Introducción
    • En este módulo, presentamos el curso y el temario
  • Introducción a Building Batch Data Pipelines
    • En este módulo, se revisan los diferentes métodos de carga de datos: EL, ELT y ETL, y cuándo corresponde usarlos
  • Ejecución de Spark en Dataproc
    • En este módulo, se muestra cómo ejecutar Hadoop en Dataproc, usar Cloud Storage y optimizar sus trabajos de Dataproc.
  • Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow
    • En este módulo, se aborda el uso de Dataflow para compilar sus canalizaciones de procesamiento de datos
  • Administración de canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer
    • En este módulo, se muestra como administrar canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer
  • Resumen del curso
    • Resumen del curso

Taught by

Google Cloud Training

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