Serverless Data Processing with Dataflow:Foundations Español
Este curso corresponde a la 1ª parte de una serie de 3 cursos llamada Serverless Data Processing with Dataflow. Para comenzar, en el primer curso haremos un repaso de qué es Apache Beam y cómo se relaciona con Dataflow. Luego, hablaremos sobre la visión de Apache Beam y los beneficios que ofrece su framework de portabilidad. Dicho framework hace posible que un desarrollador pueda usar su lenguaje de programación favorito con su backend de ejecución preferido. Después, le mostraremos cómo Dataflow le permite separar el procesamiento y el almacenamiento y, a la vez, ahorrar dinero.
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Este curso corresponde a la 1ª parte de una serie de 3 cursos llamada Serverless Data Processing with Dataflow. Para comenzar, en el primer curso haremos un repaso de qué es Apache Beam y cómo se relaciona con Dataflow. Luego, hablaremos sobre la visión de Apache Beam y los beneficios que ofrece su framework de portabilidad. Dicho framework hace posible que un desarrollador pueda usar su lenguaje de programación favorito con su backend de ejecución preferido. Después, le mostraremos cómo Dataflow le permite separar el procesamiento y el almacenamiento y, a la vez, ahorrar dinero. También le explicaremos cómo las herramientas de identidad, acceso y administración interactúan con sus canalizaciones de Dataflow. Por último, veremos cómo implementar el modelo de seguridad adecuado en Dataflow según su caso de uso.الوحدات
Descripción general
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- Introducción al curso
- Primeros pasos con Google Cloud Platform y Qwiklabs
Conceptos básicos de Dataflow: Repaso
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- Repaso de Beam y Dataflow
Comentarios del curso
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Readings
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Readings
- Cómo enviar comentarios
Portabilidad de Beam
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- Portabilidad de Beam
- Runner v2
- Entornos de contenedores
- Transformaciones en varios lenguajes
Cuestionario
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Assignment
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Assignment
- Portabilidad de Beam
Cómo separar el procesamiento y el almacenamiento con Dataflow
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- Dataflow
- Servicio de Dataflow Shuffle
- Dataflow Streaming Engine
- Programación flexible de recursos
Cuestionario
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Assignment
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Assignment
- Cómo separar el procesamiento y el almacenamiento con Dataflow
IAM, cuotas y permisos
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- IAM
- Cuotas
Cuestionario
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Assignment
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Assignment
- IAM, cuotas y permisos
Seguridad
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ExternalTool
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External Tool
- Lab: Configure IAM y Herramientas de redes para sus trabajos de Dataflow
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- Localidad de datos
- VPC compartida
- IP privadas
- CMEK
Cuestionario
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Assignment
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Assignment
- Seguridad
Resumen
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Readings
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- Resumen del curso
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Readings
- Recursos adicionales (English only
Auto Summary
Immerse yourself in the world of serverless data processing with the "Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Español" course, designed for data science and AI enthusiasts. This is the first part of a comprehensive three-course series that delves into the intricacies of Apache Beam and Google Cloud's Dataflow. Led by expert instructors from Coursera, this professional-level course starts with an overview of Apache Beam, highlighting its vision and the advantages of its portability framework. You'll learn how this framework empowers developers to use their preferred programming languages alongside their chosen execution backends. The course further explores how Dataflow enables the separation of processing and storage, offering cost-saving benefits, and details the interaction of identity, access, and management tools with your Dataflow pipelines. Finally, you'll gain insights into implementing the appropriate security model tailored to your specific use case. Although the course duration is flexible, it offers two subscription tiers: Starter and Professional, making it accessible to a wide range of learners. Whether you're a data science professional looking to expand your skills or an AI practitioner eager to leverage serverless data processing, this course provides the foundational knowledge and practical insights to excel in your field.
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