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Google Cloud Training

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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.

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Spanish

What you will learn

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

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We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.

Syllabus - What you will learn from this course

Week1

Week 1

1 minute to complete

Introducción

1 minute to complete

1 video (Total 1 min)

25 minutes to complete

Introducción a Building Batch Data Pipelines

25 minutes to complete

6 videos (Total 21 min)

2 hours to complete

Ejecución de Spark en Dataproc

2 hours to complete

11 videos (Total 48 min)

11 videos

Introducción al módulo26sEl ecosistema de Hadoop4mEjecución de Hadoop en Dataproc10mCloud Storage en lugar de HDFS6mOptimización de Dataproc2mOptimización del almacenamiento de Dataproc9mOptimización de las plantillas y el ajuste de escala automático de Dataproc5mOptimización de la supervisión de Dataproc3mIntroducción al lab: Ejecute trabajos de Apache Spark en Dataproc27sCómo comenzar a usar Google Cloud Platform y Qwiklabs4mResumen33s

1 practice exercise

Ejecución de Spark en Dataproc4m

Week2

Week 2

10 hours to complete

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow

10 hours to complete

14 videos (Total 39 min)

14 videos

Introducción al módulo41sIntroducción a Dataflow5mPor qué los clientes valoran Dataflow2mCompile canalizaciones de Dataflow en el código3mConsideraciones clave para el diseño de canalizaciones2mTransformación de datos con PTransforms3mIntroducción al lab: Compile una canalización sencilla de Dataflow3mAgregue con GroupByKey y Combine5mIntroducción al lab: MapReduce en Dataflow20sDatos de entrada adicionales y ventanas de datos4mIntroducción al lab: Practique con los datos de entrada adicionales de canalización17sCreación y reutilización de plantillas de canalización3mCanalizaciones de Dataflow SQL46sResumen2m

1 practice exercise

Serverless Data Processing with Dataflow4m

5 hours to complete

Administración de canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer

5 hours to complete

13 videos (Total 33 min)

13 videos

Introducción al módulo18sIntroducción a Cloud Data Fusion3mComponentes de Cloud Data Fusion1mIU de Cloud Data Fusion1mCompilación de una canalización4mExploración de datos con Wrangler1mIntroducción al lab: Compile y ejecute un gráfico de canalización con Cloud Data Fusion17sOrganización del trabajo entre los servicios de Google Cloud con Cloud Composer1mEntorno de Apache Airflow1mDAG y operadores7mProgramación del flujo de trabajo5mSupervisa y registra3mIntroducción al lab: Introducción a Cloud Composer21s

1 practice exercise

Administración de canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer4m

3 minutes to complete

Resumen del curso

3 minutes to complete

1 video (Total 3 min)

Reviews

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TOP REVIEWS FROM BUILDING BATCH DATA PIPELINES ON GCP EN ESPAÑOL

by HBAug 23, 2021

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

by JBJun 29, 2020

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

by COct 21, 2021

Útil para comprender las herramientas que te da GCP para crear grandes canalizaciones de datos

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Frequently Asked Questions

Can I preview a course before enrolling?
Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.
What will I get when I enroll?
Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.
When will I receive my Course Certificate?
If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Why can’t I audit this course?
This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

More questions? Visit the Learner Help Center.

Building Batch Data Pipelines on GCP en Español

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