Los dos componentes clave de cualquier canalización de datos son los data lakes y los almacenes de datos. En este curso, se destacan casos prácticos para cada tipo de almacenamiento y se explican los detalles técnicos de las soluciones de data lake y almacenes de datos disponibles en Google Cloud Platform. Además, se describe la función de un ingeniero de datos, se detallan los beneficios de una canalización de datos exitosa para las operaciones comerciales y se analiza por qué la ingeniería de datos se debe realizar en un entorno en la nube. Los participantes obtendrán experiencia práctica sobre los data lakes y los almacenes de datos en Google Cloud Platform mediante QwikLabs.
课程信息
提供方

Google 云端平台
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么
Introducción
En este módulo, se presenta la especialización Data Engineering y el curso.
Data Engineering
En este módulo, se describe la función de un ingeniero de datos y se analiza por qué la ingeniería de datos se debería realizar en la nube
Cómo compilar un data lake
En este módulo, se presenta el data lake y se describe cómo usar Google Cloud Storage como su data lake en GCP
Cómo compilar un almacén de datos
En este módulo, presentamos BigQuery como una opción de almacenamiento de datos en GCP
Resumen
En este módulo, se revisan todos los temas que se trataron en este curso
关于 Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud en Español 专项课程
Especialización acelerada en línea de cinco semanas de duración, donde los participantes reciben una introducción práctica en el diseño y compilación de sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform. Usando una combinación de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes aprenderán a diseñar sistemas de procesamiento de datos, compilar canalizaciones de datos de extremo a extremo, analizar datos y llevar a efecto funciones de aprendizaje automático. Este curso le enseñará las siguientes habilidades:

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