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Building Batch Data Pipelines on GCP en Español

Building Batch Data Pipelines on GCP en Español 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.
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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.

  • Universidad:

  • Proveedor:

    Coursera

  • Categorías:

    Data Warehousing Courses, BigQuery Courses, Dataflow Courses, Dataproc Courses


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