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Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud

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kurs ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

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Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

Dozent: Google Cloud Training

Bei enthalten

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4 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

45 Bewertungen

Stufe Mittel

Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich

1 Woche zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

4 Module

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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.
Compilar tus canalizaciones para el procesamiento de datos con Dataflow.
Administrar canalizaciones de datos con Data Fusion y Cloud Composer.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Big Data
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Transformation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Apache Spark

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5 Aufgaben

Unterrichtet in Spanisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

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.

Aprenderás la función esencial de un ingeniero de datos en el desarrollo y mantenimiento de canalizaciones de datos por lotes, comprenderás sus componentes principales y su ciclo de vida, y analizarás los desafíos comunes en el procesamiento de datos por lotes. También identificarás los servicios clave de Google Cloud que abordan estos desafíos.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe2 Plug-ins

Diseñarás canalizaciones de datos por lotes escalables para la transferencia y transformación de datos de gran volumen. También optimizarás trabajos por lotes para lograr una alta capacidad de procesamiento y rentabilidad con diversas técnicas de administración de recursos y ajuste de rendimiento.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe2 App-Elemente6 Plug-ins

1 AufgabeInsgesamt 8 Minuten

Cuestionario del módulo 2: Diseño y transformaciones8 Minuten

2 App-ElementeInsgesamt 105 Minuten

Lab: Crea una canalización de datos por lotes simple con Serverless for Apache Spark45 Minuten
Lab: Crea una canalización de datos por lotes simple con la IU del compilador de trabajos de Dataflow60 Minuten

6 Plug-insInsgesamt 90 Minuten

Diseña canalizaciones por lotes15 Minuten
Transformaciones de datos a gran escala15 Minuten
Dataflow y Serverless for Apache Spark15 Minuten
Conexiones y organización de datos15 Minuten
Ejecuta una canalización de Apache Spark15 Minuten
Optimiza el rendimiento de la canalización por lotes15 Minuten

Desarrollarás reglas de validación de datos y lógica de limpieza para garantizar la calidad de los datos en las canalizaciones por lotes. También implementarás estrategias para administrar la evolución de esquemas y realizar la anulación de duplicación de datos en grandes conjuntos de datos.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe1 App-Element6 Plug-ins

1 AufgabeInsgesamt 8 Minuten

Cuestionario del módulo 3: Validación de datos y evolución de esquemas8 Minuten

1 App-ElementInsgesamt 90 Minuten

Lab: Valida la calidad de los datos en una canalización por lotes con Serverless for Apache Spark90 Minuten

6 Plug-insInsgesamt 90 Minuten

Validación y limpieza de datos por lotes15 Minuten
Registra y analiza errores15 Minuten
Evolución del esquema para canalizaciones por lotes15 Minuten
Integridad y duplicación de los datos15 Minuten
Anulación de duplicación con Serverless for Apache Spark15 Minuten
Anulación de duplicación con Dataflow15 Minuten

Organizarás flujos de trabajo complejos de canalizaciones de datos por lotes para una programación eficiente y un seguimiento de linaje. También implementarás un manejo de errores, una supervisión y una observabilidad sólidos para las canalizaciones de datos por lotes.

Das ist alles enthalten

2 Aufgaben1 App-Element6 Plug-ins

2 AufgabenInsgesamt 16 Minuten

Cuestionario del módulo 4: Organizaciones y DAG8 Minuten
Cuestionario del módulo 4: Observabilidad8 Minuten

1 App-ElementInsgesamt 90 Minuten

Lab: Crea canalizaciones por lotes en Cloud Data Fusion90 Minuten

6 Plug-insInsgesamt 90 Minuten

Organización para el procesamiento por lotes15 Minuten
Cloud Composer15 Minuten
Observabilidad unificada15 Minuten
Alertas y solución de problemas15 Minuten
Administración visual de canalizaciones15 Minuten
Felicitaciones: Resumen del curso15 Minuten

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Dozent

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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Geprüft am 29. Juni 2020

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

Geprüft am 23. Aug. 2021

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

Geprüft am 13. Dez. 2023

se me presentaron varios problemas con los laboratorios

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Häufig gestellte Fragen

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