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Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Español

Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Español

magic_button Data Lake Data Warehouse
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16 horas Introductorio universal_currency_alt 25 créditos

Los dos componentes clave de cualquier canalización de datos son los data lakes y los almacenes de datos. En este curso, se destacan los casos de uso de cada tipo de almacenamiento y se analizan en profundidad las soluciones de data lakes y almacenes disponibles en Google Cloud con detalles técnicos. Además, en este curso, se describen el rol del ingeniero en datos, los beneficios de las canalizaciones de datos exitosas para las operaciones comerciales y por qué la ingeniería de datos debe realizarse en un entorno de nube.

Este el primer curso de la serie Data Engineering on Google Cloud. Después de completar este curso, inscríbase en Building Batch Data Pipelines on Google Cloud.

Complete esta actividad y gane una insignia. Impulse su carrera de nube mostrándole al mundo las habilidades que desarrolló.

Insignia de Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Español
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Información del curso
Objetivos
  • Comprender las diferencias entre data lakes y los almacenes de datos, dos componentes claves de cualquier canalización de datos.
  • Explorar los casos de uso de cada tipo de almacenamiento y analizar en profundidad las soluciones de data lakes y almacenes disponibles en Google Cloud con detalles técnicos
  • Comprender el rol del ingeniero en datos y los beneficios de las canalizaciones de datos exitosas para las operaciones comerciales
  • Examinar por qué la ingeniería de datos se debe realizar en un entorno de nube
Requisitos previos
Para beneficiarse de este curso, los participantes deben haber completado el curso “Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning” o contar con experiencia equivalente. Además, deberán cumplir con los siguientes requisitos: • Tener conocimientos básicos sobre lenguajes de consulta comunes, como SQL • Tener experiencia en actividades de modelado de datos y ETL (extracción, transformación y carga) • Tener experiencia en desarrollo de aplicaciones con lenguajes de programación comunes, como Python • Estar familiarizados con el aprendizaje automático o las estadísticas
Público
Esta curso está dirigido a desarrolladores responsables de consultar los conjuntos de datos, visualizar los resultados de las consultas y crear informes. Se incluyen los siguientes puestos específicos: ingenieros de datos, analistas de datos, administradores de bases de datos y arquitectos de macrodatos.
Idiomas disponibles
English, 日本語, español (Latinoamérica), français y português (Brasil)
¿Qué debo hacer cuando finalice este curso?
Después de finalizar el curso, puede consultar contenido adicional en su ruta de aprendizaje o explorar el catálogo de aprendizaje.
¿Qué insignias puedo obtener?
Cuando complete un curso, obtendrá una insignia de finalización. Puede ver las insignias en su perfil y compartirlas en sus redes sociales.
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