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.
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Building Batch Data Pipelines on GCP en Español
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozent: Google Cloud Training
Bei enthalten
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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.
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4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
En este módulo, presentamos el curso y el temario
Das ist alles enthalten
1 Video
En este módulo, se revisan los diferentes métodos de carga de datos: EL, ELT y ETL, y cuándo corresponde usarlos
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6 Videos1 Aufgabe
En este módulo, se muestra cómo ejecutar Hadoop en Dataproc, usar Cloud Storage y optimizar tus trabajos de Dataproc.
Das ist alles enthalten
11 Videos1 Aufgabe1 App-Element
En este módulo, se aborda el uso de Dataflow para compilar tus canalizaciones de procesamiento de datos
Das ist alles enthalten
13 Videos1 Aufgabe6 App-Elemente
En este módulo, se muestra como administrar canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer
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13 Videos1 Aufgabe2 App-Elemente
Resumen del curso
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Dozent
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Geprüft am 23. Aug. 2021
Geprüft am 13. Dez. 2023
Geprüft am 29. Juni 2020
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Häufig gestellte Fragen
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