Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud
About this course
Las canalizaciones de datos suelen realizarse según uno de los paradigmas extracción y carga (EL); extracción, carga y transformación (ELT), o extracción, transformación y carga (ETL). En este curso, abordaremos qué paradigma se debe utilizar para los datos por lotes y cuándo corresponde usarlo. Además, veremos varias tecnologías de Google Cloud para la transformación de datos, incluidos BigQuery, la ejecución de Spark en Dataproc, grafos de canalización en Cloud Data Fusion y procesamiento de datos sin servidores en Dataflow. Los estudiantes obtienen experiencia práctica en la compilación de componentes de canalizaciones de datos en Google Cloud con Qwiklabs.
63/100
CourseAsk score
- What the provider tells you
- 31/45
- Who stands behind it
- 20/35
- How complete the listing is
- 12/20
Scores how much the provider publishes and who stands behind it — not how well it is taught.
What you'll learn
- understand the different paradigms for data processing (EL, ELT, ETL)
- gain experience with BigQuery for data transformation
- work with Spark on Dataproc
- create data pipelines using Cloud Data Fusion
- implement serverless data processing with Dataflow
Course objectives
- to identify the appropriate data processing paradigm for batch data
- to implement data transformations using various Google Cloud technologies
Price shown by Coursera — confirm on their site.
Enroll on CourseraYou'll be redirected to Coursera to complete enrollment.
- Listed & compared by CourseAsk
- English · 0
Udemy
Coursera
