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Impartido por Google CloudPago único de $4,990 MXN · acceso por 12 meses

Canales de procesamiento por lotes y en tiempo real en Google Cloud

Crear flujos de datos fiables en la nube

Certificado oficial emitido por la SEPA través del Gobierno del Estado de México

12 meses de acceso En línea · 240 h 33 unidades Nivel intermedio

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Qué aprenderás

Lo que serás capaz de hacer

En esta Especialización, desarrollarás habilidades prácticas para diseñar, implementar y mejorar flujos de datos por lotes y en tiempo real en Google Cloud. Trabajarás con Dataflow, Apache Beam, Cloud Data Fusion, Pub/Sub, BigQuery, Bigtable, Cloud Storage y Apache Kafka para mover, transformar y procesar datos a gran escala. Comenzarás con ejercicios prácticos guiados de Dataflow y Data Fusion; a continuación, crearás flujos de trabajo ETL, transformarás datos con Wrangler y crearás flujos de datos por lotes y en tiempo real. También explorarás arquitecturas de streaming, ventanas, marcas de agua, desencadenantes, fuentes y sumideros, esquemas, estado y temporizadores, SQL, DataFrames y cuadernos de Beam. A lo largo del curso, abordarás la calidad de los datos, la supervisión, la orquestación, IAM, las cuotas, la seguridad, el rendimiento y la localidad de los datos. Al finalizar esta Especialización, serás capaz de: Diseñar y crear pipelines escalables, tanto por lotes como de streaming, para casos de uso habituales de la ingeniería de datos. Utilizar Dataflow, Data Fusion, Pub/Sub, Kafka, BigQuery y Bigtable en flujos de trabajo de extremo a extremo. Aplicar prácticas de calidad de datos, supervisión, seguridad y rendimiento a las operaciones de los flujos de trabajo. Desarrollar flujos de trabajo de Apache Beam utilizando conceptos de streaming, esquemas, estado, temporizadores, SQL y cuadernos.

Diseñar y crear flujos de datos escalables, tanto por lotes como en tiempo real, para casos de uso de ingeniería de datos en Google Cloud.
Utiliza Dataflow, Cloud Data Fusion, Pub/Sub, Kafka, BigQuery y Bigtable para recopilar, transformar, procesar y proporcionar datos.
Aplicar los conceptos de Apache Beam, los controles de calidad de los datos, la supervisión, la seguridad y las prácticas de rendimiento a flujos de trabajo fiables.

Habilidades que desarrollarás

Dataflow Apache Kafka Canalizaciones de datos Datos en tiempo real Preparación de datos Integración basada en la nube Extracción, transformación y carga Google Cloud Platform Computación sin servidor Interfaz de línea de comandos Almacenamiento de datos Apache Spark Calidad de los datos Gestión de identidades y accesos Integración de datos Creación de scripts Limpieza de datos Transformación de datos Optimización del rendimiento Procesamiento de datos

Temario

UNIDAD 1 - Flujo de datos: Qwik Start - Python · 1 lecciones

Flujo de datos: Qwik Start - Python - UNIDAD 1 - Flujo de datos: Qwik Start - Python

Flujo de datos: Qwik Start - PythonActividad · 30 min

UNIDAD 2 - Flujo de datos: Qwik Start - Plantillas · 1 lecciones

Flujo de datos: Qwik Start - Plantillas - UNIDAD 2 - Flujo de datos: Qwik Start - Plantillas

Flujo de datos: Qwik Start - PlantillasActividad · 30 min

UNIDAD 3 - Cuándo elegir canalizaciones de datos por lotes · 3 lecciones

Creación de canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud - UNIDAD 3 - Cuándo elegir canalizaciones de datos por lotes

Canalización de datos por lotes y sus casos de usoActividad · 15 min
Tramitación y retos comunesActividad · 15 min
Módulo 1 Cuestionario: Cuándo elegir canalizaciones de datos por lotesCuestionario · 15 min

UNIDAD 4 - Diseño y creación de canalizaciones de datos por lotes · 10 lecciones

Creación de canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud - UNIDAD 4 - Diseño y creación de canalizaciones de datos por lotes

Diseño de canalizaciones por lotesActividad · 15 min
Transformaciones de datos a gran escalaActividad · 15 min
Flujo de datos y sin servidor para Apache SparkActividad · 15 min
Cuestionario del módulo 2: Diseño y transformacionesCuestionario · 15 min
Conexiones de datos y orquestaciónActividad · 15 min
Ejecutar una canalización Apache SparkActividad · 15 min
Optimizar el rendimiento de los procesos por lotesActividad · 15 min
Acceder a los laboratorios y completarlosActividad · 15 min
Laboratorio: Construye una sencilla canalización de datos por lotes con Serverless para Apache SparkActividad · 1 h
Laboratorio: Creación de una canalización de datos por lotes sencilla con la interfaz de usuario del generador de trabajos de flujo de datosActividad · 1 h

UNIDAD 5 - Controle la calidad de los datos en los procesos de datos por lotes · 8 lecciones

Creación de canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud - UNIDAD 5 - Controle la calidad de los datos en los procesos de datos por lotes

Validación y depuración de datos por lotesActividad · 15 min
Registro y análisis de erroresActividad · 15 min
Evolución de esquemas para procesos por lotesActividad · 15 min
Cuestionario del módulo 3: Validación de datos y evolución del esquemaCuestionario · 8 min
Integridad y duplicación de datosActividad · 15 min
Deduplicación sin servidor para Apache SparkActividad · 15 min
Deduplicación con DataflowActividad · 15 min
Laboratorio: Validar la calidad de los datos en una canalización por lotes con Serverless para Apache SparkActividad · 1 h

UNIDAD 6 - Orquestación y supervisión de canalizaciones de datos por lotes · 9 lecciones

Creación de canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud - UNIDAD 6 - Orquestación y supervisión de canalizaciones de datos por lotes

Orquestación para el tratamiento por lotesActividad · 15 min
Compositor de nubesActividad · 15 min
Módulo 4 Cuestionario: Orquestaciones y DAGsCuestionario · 15 min
Observabilidad unificadaActividad · 15 min
Alertas y solución de problemasActividad · 15 min
Módulo 4 Cuestionario: ObservabilidadCuestionario · 15 min
Gestión visual de canalizacionesActividad · 15 min
Laboratorio: Creación de canalizaciones por lotes en la fusión de datos en la nubeActividad · 1 h 30 min
Enhorabuena: Resumen del cursoActividad · 15 min

UNIDAD 7 - Procesamiento ETL en Google Cloud con Dataflow y BigQuer · 1 lecciones

Procesamiento ETL en Google Cloud mediante Dataflow y BigQuery - UNIDAD 7 - Procesamiento ETL en Google Cloud con Dataflow y BigQuer

Procesamiento ETL en Google Cloud mediante Dataflow y BigQueryActividad · 1 h

UNIDAD 8 - Primeros pasos con la fusión de datos en la nube · 1 lecciones

Primeros pasos con la fusión de datos en la nube - UNIDAD 8 - Primeros pasos con la fusión de datos en la nube

Primeros pasos con la fusión de datos en la nubeActividad · 1 h 30 min

UNIDAD 9 - Creación de transformaciones y preparación de datos con Wrangler en la fusión de datos en la nube · 1 lecciones

Creación de transformaciones y preparación de datos con Wrangler en la fusión de datos en la nube - UNIDAD 9 - Creación de transformaciones y preparación de datos con Wrangler en la fusión de datos en la nube

Creación de transformaciones y preparación de datos con Wrangler en la fusión de datos en la nubeActividad · 1 h 30 min

UNIDAD 10 - Creación de canalizaciones por lotes en la fusión de datos en la nube · 1 lecciones

Creación de canalizaciones por lotes en la fusión de datos en la nube - UNIDAD 10 - Creación de canalizaciones por lotes en la fusión de datos en la nube

Creación de canalizaciones por lotes en la fusión de datos en la nubeActividad · 1 h 30 min

UNIDAD 11 - Construcción de canalizaciones en tiempo real en la fusión de datos en la nube · 1 lecciones

Construcción de canalizaciones en tiempo real en la fusión de datos en la nube - UNIDAD 11 - Construcción de canalizaciones en tiempo real en la fusión de datos en la nube

Construcción de canalizaciones en tiempo real en la fusión de datos en la nubeActividad · 1 h 30 min

UNIDAD 12 - Introducción al curso · 1 lecciones

Creación de cadenas de transmisión de datos en Google Cloud - UNIDAD 12 - Introducción al curso

¿Qué gano yo?Actividad · 15 min

UNIDAD 13 - Casos de uso y arquitecturas de referencia de streaming · 1 lecciones

Creación de cadenas de transmisión de datos en Google Cloud - UNIDAD 13 - Casos de uso y arquitecturas de referencia de streaming

La potencia de los canales de transmisión de datos con los productos de Google CloudActividad · 15 min

UNIDAD 14 - Inmersión en productos · 14 lecciones

Creación de cadenas de transmisión de datos en Google Cloud - UNIDAD 14 - Inmersión en productos

Comprender los productosActividad · 15 min
Consideraciones arquitectónicas para Pub/Sub y Managed Service para Apache KafkaActividad · 15 min
Acceder a los laboratorios y completarlosActividad · 15 min
Laboratorio 1: Flujo de datos con canalizaciones - Caso de uso de EsportsActividad · 1 h 30 min
Quiz 1: Pub/Sub y Servicio Gestionado para Apache KafkaCuestionario · 6 min
Flujo de datos: El centro neurálgico del procesamientoActividad · 15 min
Laboratorio 2: Uso de Apache Beam y Bigtable para enriquecer los datos de Esports DLCActividad · 1 h 30 min
Cuestionario 2: Flujo de datosCuestionario · 6 min
BigQuery: El motor analíticoActividad · 15 min
Laboratorio 3: Transmisión de datos de Esports con Pub/Sub y BigQueryActividad · 1 h
Prueba 3: BigQueryCuestionario · 8 min
Bigtable: La solución para los datos operativosActividad · 15 min
Laboratorio: Monitoriza el chat de Esports con StreamlitActividad · 1 h 30 min
Quiz 4: BigtableCuestionario · 6 min

UNIDAD 15 - Principales conclusiones · 1 lecciones

Creación de cadenas de transmisión de datos en Google Cloud - UNIDAD 15 - Principales conclusiones

¿Con qué me fui?Actividad · 15 min

UNIDAD 16 - Procesamiento de flujos con Cloud Pub/Sub y Dataflow: Qwik Start · 1 lecciones

Procesamiento de flujos con Cloud Pub/Sub y Dataflow: Qwik Start - UNIDAD 16 - Procesamiento de flujos con Cloud Pub/Sub y Dataflow: Qwik Start

Procesamiento de flujos con Cloud Pub/Sub y Dataflow: Qwik StartActividad · 30 min

UNIDAD 17 - Creación de una canalización de datos en flujo con Apache Kafka · 1 lecciones

Creación de una canalización de datos en flujo con Apache Kafka - UNIDAD 17 - Creación de una canalización de datos en flujo con Apache Kafka

Creación de una canalización de datos en flujo con Apache KafkaActividad · 45 min

UNIDAD 18 - Introducción · 3 lecciones

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow: Fundamentos - UNIDAD 18 - Introducción

Introducción al cursoVideo · 2 min
Refresco de Beam y DataflowVideo · 2 min
Cómo enviar sus comentariosLectura · 10 min

UNIDAD 19 - Portabilidad del haz · 5 lecciones

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow: Fundamentos - UNIDAD 19 - Portabilidad del haz

Portabilidad del hazVideo · 2 min
Corredor v2Video · 1 min
Entornos de contenedoresVideo · 2 min
Transformaciones entre lenguasVideo · 1 min
Portabilidad del hazCuestionario · 10 min

UNIDAD 20 - Separar el cálculo y el almacenamiento con el flujo de datos · 5 lecciones

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow: Fundamentos - UNIDAD 20 - Separar el cálculo y el almacenamiento con el flujo de datos

Flujo de datosVideo · 1 min
Servicio de flujo de datos aleatorioVideo · 1 min
Motor de flujo de datosVideo · 1 min
Programación flexible de recursosVideo · 1 min
Separar el cálculo y el almacenamiento con el flujo de datosCuestionario · 10 min

UNIDAD 21 - IAM, cuotas y permisos · 3 lecciones

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow: Fundamentos - UNIDAD 21 - IAM, cuotas y permisos

IAMVideo · 6 min
CuotasVideo · 6 min
IAM, cuotas y permisosCuestionario · 10 min

UNIDAD 22 - Seguridad · 7 lecciones

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow: Fundamentos - UNIDAD 22 - Seguridad

Localidad de los datosVideo · 4 min
VPC compartidaVideo · 2 min
IPS privadasVideo · 2 min
CMEKVideo · 3 min
Acceder a los laboratorios y completarlosActividad · 15 min
Laboratorio: Configuración de IAM y redes para sus trabajos de flujo de datosActividad · 1 h 15 min
SeguridadCuestionario · 10 min

UNIDAD 23 - Resumen · 2 lecciones

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow: Fundamentos - UNIDAD 23 - Resumen

Resumen del cursoVideo · 4 min
Recursos adicionalesLectura · 10 min

UNIDAD 24 - Introducción · 2 lecciones

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow: Desarrollo de Pipelines - UNIDAD 24 - Introducción

Introducción al cursoVideo · 4 min
Nota importante sobre los laboratorios prácticosLectura · 10 min

UNIDAD 25 - Revisión de Beam Concepts · 8 lecciones

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow: Desarrollo de Pipelines - UNIDAD 25 - Revisión de Beam Concepts

Conceptos básicosVideo · 3 min
Transformación de utilidadesVideo · 2 min
Ciclo de vida de DoFnVideo · 4 min
Acceder a los laboratorios y completarlosActividad · 15 min
Laboratorio: Creación de un canal ETL con Apache Beam y Dataflow (Java)Actividad · 1 h 30 min
Laboratorio: Escribir un ETL pipeline usando Apache Beam y Dataflow (Python)Actividad · 1 h 30 min
Revisión de Beam ConceptsCuestionario · 10 min
Recursos adicionalesLectura · 10 min

UNIDAD 26 - Ventanas, marcas de agua y activadores · 9 lecciones

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow: Desarrollo de Pipelines - UNIDAD 26 - Ventanas, marcas de agua y activadores

WindowsVideo · 6 min
Marcas de aguaVideo · 9 min
DisparadoresVideo · 8 min
Laboratorio: Canalizaciones de análisis por lotes con Dataflow (Java)Actividad · 2 h
Laboratorio: Pipelines de análisis por lotes con Dataflow (Python)Actividad · 2 h
Laboratorio: Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow - Uso de Dataflow para análisis de flujo (Java)Actividad · 2 h
Laboratorio: Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow - Uso de Dataflow para análisis de flujo (Python)Actividad · 2 h
Ventanas, marcas de agua y activadoresCuestionario · 10 min
Recursos adicionalesLectura · 10 min

UNIDAD 27 - Fuentes y sumideros · 10 lecciones

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow: Desarrollo de Pipelines - UNIDAD 27 - Fuentes y sumideros

Fuentes y sumiderosVideo · 4 min
TextIO y FileIOVideo · 4 min
BigQueryIOVideo · 2 min
PubsubIOVideo · 2 min
KafkaIOVideo · 1 min
BigtableIOVideo · 1 min
AvroIOVideo · 0 min
DoFn divisibleVideo · 2 min
Fuentes y sumiderosCuestionario · 10 min
Módulo RecursosLectura · 10 min

UNIDAD 28 - Esquemas · 6 lecciones

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow: Desarrollo de Pipelines - UNIDAD 28 - Esquemas

Esquemas de hacesVideo · 4 min
Ejemplos de códigosVideo · 2 min
Laboratorio: Canalizaciones de bifurcación (Java)Actividad · 2 h
Laboratorio: Pipelines de ramificación (Python)Actividad · 2 h
EsquemasCuestionario · 10 min
Recursos adicionalesLectura · 10 min

UNIDAD 29 - Estado y temporizadores · 5 lecciones

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow: Desarrollo de Pipelines - UNIDAD 29 - Estado y temporizadores

API estatalVideo · 5 min
API del temporizadorVideo · 4 min
ResumenVideo · 3 min
Estado y temporizadoresCuestionario · 10 min
Recursos adicionalesLectura · 10 min

UNIDAD 30 - Buenas prácticas · 11 lecciones

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow: Desarrollo de Pipelines - UNIDAD 30 - Buenas prácticas

EsquemasVideo · 2 min
Tratamiento de datos no procesablesVideo · 1 min
Tratamiento de erroresVideo · 1 min
Generador de códigos AutoValueVideo · 2 min
Tratamiento de datos JSONVideo · 1 min
Utilizar el ciclo de vida DoFnVideo · 2 min
Optimización de canalizacionesVideo · 3 min
Laboratorio: Canalización de análisis de flujo avanzado con Dataflow (Java)Actividad · 1 h 30 min
Laboratorio: Canalización avanzada de análisis de flujo con Dataflow (Python)Actividad · 2 h
Buenas prácticasCuestionario · 10 min
Recursos adicionalesLectura · 10 min

UNIDAD 31 - Flujo de datos SQL y DataFrames · 5 lecciones

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow: Desarrollo de Pipelines - UNIDAD 31 - Flujo de datos SQL y DataFrames

Flujo de datos y Beam SQLVideo · 10 min
Ventana en SQLVideo · 1 min
Marcos de datosVideo · 5 min
Flujo de datos SQL y DataFramesCuestionario · 10 min
Recursos adicionalesLectura · 10 min

UNIDAD 32 - Beam Notebooks · 3 lecciones

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow: Desarrollo de Pipelines - UNIDAD 32 - Beam Notebooks

Beam NotebooksVideo · 7 min
Beam NotebooksCuestionario · 10 min
Recursos adicionalesLectura · 10 min

UNIDAD 33 - Resumen · 1 lecciones

Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow: Desarrollo de Pipelines - UNIDAD 33 - Resumen

Resumen del cursoVideo · 5 min

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21 cuestionarios para comprobar lo aprendido.
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