|
所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/batch-data-pipelines-gcp-es
课程评论：没有评论
课程名称：在GCP上构建批量数据管道（西班牙语） 概述：本课程主要探讨数据管道的不同范式，包括提取-加载（EL）、提取-加载-转换（ELT）和提取-转换-加载（ETL）。课程将向学员解释在处理批量数据时，应如何选择适当的管道范式。同时，课程还介绍了多种Google Cloud Platform的技术，用于数据转换，包括BigQuery、在Cloud Dataproc上运行Spark、在Cloud Data Fusion中创建管道图，以及通过Cloud Dataflow进行无服务器的数据处理。参与者将通过QwikLabs获得实际操作经验，学习如何在Google Cloud Platform上构建数据管道组件。 课程大纲： 1. **介绍**：本模块介绍课程及其大纲。 2. **批量数据管道构建简介**：本模块回顾不同的数据加载方法：EL、ELT和ETL，以及何时适合使用它们。 3. **在Dataproc上运行Spark**：本模块展示如何在Dataproc上运行Hadoop，使用Cloud Storage，并优化Dataproc作业。 4. **使用Dataflow进行无服务器数据处理**：本模块涉及如何使用Dataflow构建数据处理管道。 5. **使用Cloud Data Fusion和Cloud Composer管理数据管道**：本模块展示如何使用Cloud Data Fusion和Cloud Composer管理数据管道。 6. **课程总结**：本模块对课程内容进行总结。
Name:Introducción
Description:En este módulo, presentamos el curso y el temario
Name:Introducción a Building Batch Data Pipelines
Description:En este módulo, se revisan los diferentes métodos de carga de datos: EL, ELT y ETL, y cuándo corresponde usarlos
Name:Ejecución de Spark en Dataproc
Description:En este módulo, se muestra cómo ejecutar Hadoop en Dataproc, usar Cloud Storage y optimizar sus trabajos de Dataproc.
Name:Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow
Description:En este módulo, se aborda el uso de Dataflow para compilar sus canalizaciones de procesamiento de datos
Name:Administración de canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer
Description:En este módulo, se muestra como administrar canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer
Name:Resumen del curso
Description:Resumen del curso
Por lo general, la canalización de datos se clasifica en uno de los siguientes paradigmas: Extraer-cargar, Extraer-cargar-transformar o Extraer-transformar-cargar. En este curso, se describe cuál es el paradigma que se debe usar y en qué momento usarlo para los datos por lotes. Además, en este curso, se presentan diferentes tecnologías de Google Cloud Platform para la transformación de datos, entre las que se incluyen BigQuery, la ejecución de Spark en Cloud Dataproc, los gráficos de canalización en Cloud Data Fusion y el procesamiento de datos sin servidores mediante Cloud Dataflow. Los participantes obtendrán experiencia práctica sobre cómo compilar los componentes de la canalización de datos en Google Cloud Platform mediante QwikLabs.
