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
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可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始，按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级
完成时间大约为8 小时
西班牙语（Spanish）
字幕：西班牙语（Spanish）, 英语（English）
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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
完成时间为 7 分钟
Introducción
En este módulo, se presenta la especialización Data Engineering y el curso.
完成时间为 7 分钟
2 个视频 （总计 7 分钟）
完成时间为 2 小时
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
完成时间为 2 小时
13 个视频 （总计 55 分钟）
13 个视频
Analice los desafíos de la ingeniería de datos8分钟
Introducción a BigQuery3分钟
Data lakes y almacenes de datos5分钟
Demostración: Consultas federadas con BigQuery6分钟
Comparación entre bases de datos transaccionales y almacenes de datos4分钟
Asóciese eficazmente con otros equipos de datos6分钟
Maneje el acceso y la administración de datos2分钟
Demostración: Cómo buscar PII en su conjunto de datos con la API de DLP1分钟
Compile canalizaciones listas para la producción2分钟
Revise el caso de éxito de un cliente de GCP3分钟
Resumen1分钟
Introducción al lab: Cómo utilizar BigQuery para analizar datos17
1 个练习
Introducción a Data Engineering30分钟
完成时间为 2 小时
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
完成时间为 2 小时
10 个视频 （总计 58 分钟）
10 个视频
Almacenamiento de datos y opciones de ETL en GCP4分钟
Cómo compilar un data lake con Cloud Storage10分钟
Demostración: Cómo optimizar costos con las clases de Google Cloud Storage y Cloud Functions7分钟
Cómo proteger Cloud Storage5分钟
Cómo almacenar todos los tipos de datos5分钟
Demostración: Cómo ejecutar consultas federadas en archivos Parquet y OCR en BigQuery4分钟
Cómo almacenar datos relacionales en la nube1分钟
Cloud SQL como un data lake relacional7分钟
Lab: Cómo cargar datos de taxis en Cloud SQL27
1 个练习
Cómo compilar un data lake4分钟
完成时间为 4 小时
Cómo compilar un almacén de datos
En este módulo, presentamos BigQuery como una opción de almacenamiento de datos en GCP
完成时间为 4 小时
17 个视频 （总计 93 分钟）
17 个视频
Introducción a BigQuery1分钟
Demostración: Cómo consultar TB de datos en segundos7分钟
Cómo comenzar9分钟
Cómo cargar datos11分钟
Introducción al lab: Cómo cargar datos en BigQuery21
Cómo explorar esquemas24
Demostración: Cómo explorar esquemas10分钟
Diseño de esquemas3分钟
Campos anidados y repetidos8分钟
Demostración: Campos anidados y repetidos15分钟
Introducción al lab: Cómo trabajar con datos de JSON y arreglo en BigQuery13
Cómo optimizar con particiones y agrupamiento en clústeres5分钟
Demostración: Cómo crear tablas particionadas7分钟
Demostración: Particiones y agrupamiento en clústeres6分钟
Vista previa: Cómo transformar datos por lotes y de transmisión2分钟
Resumen1分钟
1 个练习
Cómo compilar un almacén de datos4分钟
完成时间为 2 分钟
Resumen
En este módulo, se revisan todos los temas que se trataron en este curso
完成时间为 2 分钟
1 个视频 （总计 2 分钟）
1 个视频
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:
• Diseñar y crear sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform
• Aprovechar los datos no estructurados mediante Spark y las API de AA en Cloud Dataproc
• Procesar los datos por lotes y de transmisión mediante la implementación de canalizaciones de datos de ajuste de escala automático en Cloud Dataflow
• Generar estadísticas empresariales a partir de conjuntos de datos muy grandes mediante Google BigQuery
• Entrenar, evaluar y predecir por medio de los modelos de aprendizaje automático con Tensorflow y Cloud ML
• Extraer estadísticas al instante a partir de los datos de transmisión
Este curso está dirigido a desarrolladores experimentados responsables de la administración de transformaciones de macrodatos.
>>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<
常见问题
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是的，您可以在注册之前预览第一个视频和查看授课大纲。您必须购买课程，才能访问预览不包括的内容。
我什么时候能够访问课程视频和作业？
如果您决定在班次开始日期之前注册课程，那么您将可以访问课程的所有课程视频和阅读材料。班次开始之后，您便可以提交作业。
我注册之后会得到什么？
在您注册且班次开课之后，您将可以访问所有视频和其他资源，包括阅读材料内容和课程论坛。您将能够查看和提交练习作业，并完成所需的评分作业以获得成绩和课程证书。
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如果您成功完成课程，您的电子课程证书将添加到您的成就页中，您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。
我为什么不能旁听此课程？
该课程是 Coursera 上提供的为数不多的课程之一，目前只对已购买课程或已获得助学金的学生开放。
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如果订阅，您可以获得 7 天免费试听，在此期间，您可以取消课程，无需支付任何罚金。在此之后，我们不会退款，但您可以随时取消订阅。请阅读我们完整的退款政策。
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是的，Coursera 可以为无法承担费用的学生提供助学金。通过点击左侧“注册”按钮下的“助学金”链接可以申请助学金。您可以根据屏幕提示完成申请，申请获批后会收到通知。您需要针对专项课程中的每一门课程完成上述步骤，包括毕业项目。了解更多。
完成课程后，我会获得大学学分吗？
此课程不提供大学学分，但部分大学可能会选择接受课程证书作为学分。查看您的合作院校，了解详情。Coursera 上的在线学位和 Mastertrack™ 证书提供获得大学学分的机会。
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