Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP en Español
Los dos componentes clave de cualquier canalización de datos son los data lakes y los almacenes de datos. En este curso, se destacan los casos de uso de cada tipo de almacenamiento y se analizan en profundidad las soluciones de data lakes y almacenes disponibles en Google Cloud con detalles técnicos. Además, en este curso, se describen el rol del ingeniero en datos, los beneficios de las canalizaciones de datos exitosas para las operaciones comerciales y por qué la ingeniería de datos debe realizarse en un entorno de nube. Este el primer curso de la serie Data Engineering on Google Cloud.
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- Course by Google Cloud
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Los dos componentes clave de cualquier canalización de datos son los data lakes y los almacenes de datos. En este curso, se destacan los casos de uso de cada tipo de almacenamiento y se analizan en profundidad las soluciones de data lakes y almacenes disponibles en Google Cloud con detalles técnicos. Además, en este curso, se describen el rol del ingeniero en datos, los beneficios de las canalizaciones de datos exitosas para las operaciones comerciales y por qué la ingeniería de datos debe realizarse en un entorno de nube.Este el primer curso de la serie Data Engineering on Google Cloud. Después de completar este curso, inscríbase en Building Batch Data Pipelines on Google Cloud.Modules
Introducción al curso
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- Introducción a la serie de cursos
- Introducción al curso
Introducción a la ingeniería de datos
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- Introducción al módulo
- Rol del ingeniero de datos
- Desafíos de la ingeniería de datos
- Introducción a BigQuery
- Data lakes y almacenes de datos
- Comparación entre las bases de datos transaccionales y los almacenes de datos
- Asóciate de manera eficaz con otros equipos de datos
- Maneja el acceso y la administración de datos
- Demostración: Encuentra PII en los conjuntos de datos mediante la API de DLP
- Crea canalizaciones listas para la producción
- Caso de éxito de un cliente de Google Cloud
- Resumen
Lab: Cómo utilizar BigQuery para analizar datos
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- Lab: Cómo utilizar BigQuery para analizar datos
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- Introducción al lab: Cómo utilizar BigQuery para analizar datos
- Coursera: Empezar a usar Google Cloud y Qwiklabs
Cuestionario
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- Cuestionario: Introducción a la ingeniería de datos
Crea un data lake
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- Introducción al módulo
- Introducción a los data lakes
- Opciones de almacenamiento de datos y ETL en Google Cloud
- Crea un data lake con Cloud Storage
- Almacenamiento seguro en Cloud Storage
- Almacena todo tipo de datos
- Cloud SQL como data lake relacional
Lab: Cómo cargar datos de taxis en Google Cloud SQL
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- Lab: Cómo cargar datos de taxis en Google Cloud SQL
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- Introducción al lab: Cómo cargar datos de taxis en Google Cloud SQL
Cuestionario
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- Cuestionario: Crea un data lake
Crea un almacén de datos
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- Introducción al módulo
- El almacén de datos moderno
- Introducción a BigQuery
- Demostración: Consulta TB de datos en segundos
- Primeros pasos con BigQuery
- Carga datos en BigQuery
Lab: Cómo cargar datos en BigQuery
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- Lab: Cómo cargar datos en BigQuery
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- Introducción al lab: Cómo cargar datos en BigQuery
BigQuery como solución de almacenamiento de datos
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- Análisis de los esquemas
- Demostración: Explora esquemas
Diseña esquemas
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- Diseña esquemas
- Campos anidados y repetidos
- Demostración: Campos anidados y repetidos
- Diseña el esquema óptimo para BigQuery
Lab: Cómo trabajar con datos de JSON y arrays en BigQuery
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- Lab: Cómo trabajar con datos de JSON y arrays en BigQuery
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- Introducción al lab: Cómo trabajar con datos de JSON y arrays en BigQuery
Creación de particiones y agrupamiento en clústeres en BigQuery
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- Realiza optimizaciones con la creación de particiones y el agrupamiento en clústeres
Lab: Tablas particionadas en BigQuery
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- Lab: Tablas particionadas en BigQuery
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- Introducción al lab: Tablas particionadas en BigQuery
Repaso
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- Repaso
Cuestionario
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- Crea un almacén de datos
Resumen
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- Resumen del curso
Auto Summary
Enhance your data engineering skills with the course "Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP en Español." Designed for IT and computer science professionals, this course delves into the pivotal components of data pipelines: data lakes and data warehouses. Gain an in-depth understanding of the use cases for each storage type and explore the technical solutions available on Google Cloud. The course covers the role of a data engineer, the advantages of successful data pipelines for business operations, and the importance of conducting data engineering in a cloud environment. This course is the introductory part of the "Data Engineering on Google Cloud" series. Upon completion, you can further your learning by enrolling in the subsequent course, "Building Batch Data Pipelines on Google Cloud." Offered by Coursera, this professional-level course provides flexible subscription options, including Starter and Professional plans, catering to different learning needs. Join now to modernize your data management skills and advance your career in data engineering.
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