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.
Google 클라우드이 강좌에 대하여
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중급 단계
완료하는 데 약 17시간 필요
스페인어
배울 내용
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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스페인어
제공자:
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 1분 필요
Introducción
완료하는 데 1분 필요
1개 동영상 (총 1분)
완료하는 데 25분 필요
Introducción a Building Batch Data Pipelines
완료하는 데 25분 필요
6개 동영상 (총 21분)
완료하는 데 2시간 필요
Ejecución de Spark en Dataproc
완료하는 데 2시간 필요
11개 동영상 (총 48분)
완료하는 데 10시간 필요
Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow
완료하는 데 10시간 필요
14개 동영상 (총 39분)
완료하는 데 5시간 필요
Administración de canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer
완료하는 데 5시간 필요
13개 동영상 (총 33분)
완료하는 데 3분 필요
Resumen del curso
완료하는 데 3분 필요
1개 동영상 (총 3분)
검토
- 5 stars72.97%
- 4 stars24.32%
- 3 stars2.70%
BUILDING BATCH DATA PIPELINES ON GCP EN ESPAÑOL의 최상위 리뷰
C 제공2021년 10월 21일
Útil para comprender las herramientas que te da GCP para crear grandes canalizaciones de datos
HB 제공2021년 8월 23일
Excelente curso, muy bien explicado, las parcticas son muy utiles
JB 제공2020년 6월 29일
excelente material, buena explicación de conceptos claves para la creación de pipelines, y porque elegir dataflow en vez de datafusion
자주 묻는 질문
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