Olga Deryabina
Miembro desde 2025
Liga de Diamantes
19254 puntos
Crea canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud
Earned ago 8, 2025 EDT
Crea una malla de datos con Knowledge Catalog
Earned ago 2, 2025 EDT
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud
Earned jul 25, 2025 EDT
Comparte datos con la nube de datos de Google
Earned jul 24, 2025 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned jul 20, 2025 EDT
Transmite análisis a BigQuery
Earned jul 11, 2025 EDT
Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery
Earned jul 7, 2025 EDT
Crea un almacén de datos con BigQuery
Earned jul 1, 2025 EDT
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
Earned jun 14, 2025 EDT
Introducción a la ingeniería de datos en Google Cloud
Earned jun 11, 2025 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación PDE
Earned jun 5, 2025 EDT
En este curso, adquirirás experiencia práctica para superar los desafíos del mundo real que se presentan cuando se crean canalizaciones de datos de transmisión. El enfoque principal es administrar datos continuos y no delimitados con los productos de Google Cloud.
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Completa el curso con insignia de habilidad introductoria Crea una malla de datos con Knowledge Catalog y demuestra tus habilidades para crear una malla de datos con Knowledge Catalog y facilitar la seguridad, la administración y el descubrimiento de datos en Google Cloud. Practicarás y pondrás a prueba tus habilidades para etiquetar recursos, asignar roles de IAM y evaluar la calidad de los datos en Knowledge Catalog.
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En este curso intermedio, aprenderás a diseñar, crear y optimizar canalizaciones de datos por lotes sólidas en Google Cloud. Más allá del manejo de datos fundamental, explorarás las transformaciones de datos a gran escala y la organización eficiente de flujos de trabajo, lo que es primordial para la inteligencia empresarial oportuna y los informes esenciales.
Obtén experiencia práctica con Dataflow para Apache Beam y Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) para la implementación, y aborda consideraciones cruciales respecto de la calidad de los datos, la supervisión y las alertas para garantizar la confiabilidad de la canalización y la excelencia operativa. Se recomienda tener conocimientos básicos sobre almacenamiento de datos, ETL/ELT, SQL, Python y conceptos de Google Cloud.
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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Comparte datos con la nube de datos de Google, en el que obtendrás experiencia práctica con socios de intercambio de datos de Google Cloud, que tienen conjuntos de datos propios que los clientes pueden usar para sus casos de uso de análisis. Los clientes se suscriben a estos datos y los consultan en sus propias plataformas, luego los aumentan con sus conjuntos de datos y usan sus herramientas de visualización en sus paneles para clientes.
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Completa la insignia de habilidad introductoria Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: limpiar datos con Dataprep de Trifacta, ejecutar canalizaciones de datos en Dataflow, crear clústeres y ejecutar trabajos de Apache Spark en Managed Service for Apache Spark y llamar a APIs de AA, como la API de Cloud Natural Language, la API de Google Cloud Speech-to-Text y la API de Video Intelligence.
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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Transmite análisis a BigQuery, en el que usarás Pub/Sub, Dataflow y BigQuery en conjunto para transmitir datos para análisis.
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Completa la insignia de habilidad introductoria del curso Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: escribir consultas en SQL, consultar tablas públicas, cargar datos de muestra en BigQuery, solucionar problemas de errores de sintaxis habituales con el validador de consultas en BigQuery y crear informes en Data Studio con la conexión a datos de BigQuery.
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Completa la insignia de habilidad intermedia Crea un almacén de datos con BigQuery para demostrar tus habilidades para realizar las siguientes actividades: unir datos para crear tablas nuevas, solucionar problemas de uniones, agregar datos a uniones, crear tablas particionadas por fecha, y trabajar con JSON, arrays y structs en BigQuery.
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Si bien los enfoques tradicionales de usar data lakes y almacenes de datos pueden ser eficaces, tienen deficiencias, en particular en entornos empresariales grandes. En este curso, se presenta el concepto del data lakehouse y los productos de Google Cloud que se usan para crear uno. Una arquitectura de lakehouse usa fuentes de datos de estándares abiertos y combina las mejores funciones de los data lakes y los almacenes de datos, lo que aborda muchas de sus deficiencias.
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En este curso, aprenderás sobre la ingeniería de datos en Google Cloud, los roles y las responsabilidades de los ingenieros de datos y cómo estos se corresponden con las ofertas de Google Cloud. También aprenderás sobre los métodos para enfrentar los desafíos de la ingeniería de datos.
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Aprende a usar Gemini Notebook para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación Professional Data Engineer.
Repasarás las funciones de Gemini Notebook, crearás un cuaderno en Gemini Notebook y aprenderás a usar una guía de estudio como práctica para un examen de certificación.
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