En este curso, aprenderĆ”s sobre la ingenierĆa de datos en Google Cloud, los roles y las responsabilidades de los ingenieros de datos y cómo estos se corresponden con las ofertas de Google Cloud. TambiĆ©n aprenderĆ”s sobre los mĆ©todos para enfrentar los desafĆos de la ingenierĆa de datos.



Introduction to Data Engineering on Google Cloud - EspaƱol

Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec
Ce que vous apprendrez
Comprender el rol del ingeniero de datos
Identificar las tareas de ingenierĆa de datos y los componentes centrales que se usan en Google Cloud
Entender cómo crear e implementar canalizaciones de datos de variados patrones en Google Cloud
Identificar y utilizar varias técnicas de automatización en Google Cloud
CompƩtences que vous acquerrez
- CatƩgorie : Data Migration
- CatƩgorie : Data Processing
- CatƩgorie : Data Infrastructure
- CatƩgorie : Data Management
- CatƩgorie : Cloud Storage
- CatƩgorie : Big Data
- CatƩgorie : Data Lakes
- CatƩgorie : Metadata Management
- CatƩgorie : Serverless Computing
- CatƩgorie : Data Transformation
- CatƩgorie : Data Pipelines
- CatƩgorie : Google Cloud Platform
- CatƩgorie : SQL
- CatƩgorie : Extract, Transform, Load
- CatƩgorie : Automation
- CatƩgorie : Data Storage
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6 devoirs
DƩcouvrez comment les employƩs des entreprises prestigieuses maƮtrisent des compƩtences recherchƩes

Il y a 8 modules dans ce cours
En esta sección, se te da la bienvenida al curso Introduction to Data Engineering on Google Cloud y se presenta una descripción general de su estructura y sus objetivos.
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1 vidƩo
En este módulo, se presenta el rol de un ingeniero de datos. Se abordan conceptos clave, como los de fuentes y receptores de datos, formatos de datos, opciones de almacenamiento en Google Cloud, administración de metadatos y el uso de Analytics Hub para compartir datos dentro y fuera de una organización.
Inclus
9 vidƩos1 devoir1 ƩlƩment d'application
En este módulo, se ofrece una descripción general de la replicación y la migración de datos en Google Cloud. Se abordan la arquitectura bĆ”sica, la herramienta de lĆnea de comandos de "gcloud", el Servicio de transferencia de almacenamiento, Transfer Appliance y Datastream, asĆ como sus funciones y casos de uso.
Inclus
6 vidƩos1 devoir1 ƩlƩment d'application
Este módulo se enfoca en los procesos de extracción y carga de datos en Google Cloud, especĆficamente con BigQuery. Se abordan la arquitectura bĆ”sica de extracción y carga, la herramienta de lĆnea de comandos de bq, el Servicio de transferencia de datos de BigQuery y BigLake como una alternativa frente a los patrones tradicionales de extracción y carga.
Inclus
6 vidƩos1 devoir1 ƩlƩment d'application
En este módulo, se proporciona una descripción general de los procesos de ELT (extracción, carga y transformación) en Google Cloud. Se abordan la arquitectura bÔsica de ELT, un ejemplo de una canalización de ELT común, las funciones de BigQuery para escribir secuencias de comandos y planificar en SQL, y las funciones y casos de uso de Dataform.
Inclus
5 vidƩos1 devoir1 ƩlƩment d'application
En este módulo, se proporciona una descripción general de los procesos de ETL (extracción, transformación y carga) en Google Cloud. Se abordan la arquitectura bÔsica de ETL, las herramientas de GUI, las opciones de procesamiento de datos por lotes y de transmisión (Dataproc y Dataproc Serverless) y el rol de Bigtable en las canalizaciones de datos.
Inclus
8 vidƩos1 devoir2 ƩlƩments d'application
Este módulo se enfoca en los patrones y las opciones de automatización para canalizaciones en Google Cloud. Se abordan varias herramientas y servicios, como Cloud Scheduler, Workflows, Cloud Composer, Cloud Run Functions, Eventarc y otras funciones y casos de uso de automatización.
Inclus
7 vidƩos1 devoir1 ƩlƩment d'application
En la sección final, revisaremos lo que se presentó en este curso y conversaremos sobre los próximos pasos para continuar tu recorrido de aprendizaje de Cloud.
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1 vidƩo1 lecture
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