Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud
Anthony Rhind
Miembro desde 2024
Liga de Oro
21365 puntos
Trabaja con modelos de Gemini en BigQuery
Earned abr 24, 2025 EDT
Aumenta la productividad con Gemini en BigQuery
Earned mar 21, 2025 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Fundamentos
Earned nov 19, 2024 EST
Crea canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud
Earned nov 19, 2024 EST
Introducción a la ingeniería de datos en Google Cloud
Earned oct 22, 2024 EDT
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud
Earned sep 27, 2024 EDT
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
Earned sep 11, 2024 EDT
Preparación para el proceso de certificación Professional Data Engineer
Earned ago 21, 2024 EDT
En este curso, se muestra cómo usar modelos de IA/AA para tareas de IA generativa en BigQuery. A través de un caso de uso práctico relacionado con la administración de relaciones con clientes, conocerás el flujo de trabajo para solucionar un problema empresarial con modelos de Gemini. Para facilitar la comprensión, el curso también proporciona orientación paso a paso a través de soluciones de programación utilizando consultas en SQL y notebooks de Python.
Más información
En este curso, se explora Gemini en BigQuery, un conjunto de funciones potenciadas por IA que se diseñaron para asistir el flujo de trabajo de datos a IA. Estas funciones incluyen la exploración y preparación de datos, la generación de código y la solución de problemas, así como el descubrimiento y la visualización de flujos de trabajo. A través de explicaciones conceptuales, un caso de uso práctico y labs prácticos, en este curso se les enseña a los especialistas en datos a impulsar su productividad y acelerar la canalización de desarrollo.
Más información
Este curso corresponde a la 1ª parte de una serie de 3 cursos llamada Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow. Para comenzar, en el primer curso haremos un repaso de qué es Apache Beam y cómo se relaciona con Dataflow. Luego, hablaremos sobre la visión de Apache Beam y los beneficios que ofrece su framework de portabilidad. Dicho framework hace posible que un desarrollador pueda usar su lenguaje de programación favorito con su backend de ejecución preferido. Después, le mostraremos cómo Dataflow le permite separar el procesamiento y el almacenamiento y, a la vez, ahorrar dinero. También le explicaremos cómo las herramientas de identidad, acceso y administración interactúan con sus canalizaciones de Dataflow. Por último, veremos cómo implementar el modelo de seguridad adecuado en Dataflow según su caso de uso.
Más información
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.
Más información
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.
Más información
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.
Más información
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.
Más información
Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudio para el examen de certificación de PDE (Professional Data Engineer). Los alumnos conocerán la amplitud y el alcance de los dominios que se incluyen en el examen. Además, evaluarán su nivel de preparación para el examen y crearán un plan de estudio personal.
Trabaja con modelos de Gemini en BigQuery
Earned abr 24, 2025 EDT
Aumenta la productividad con Gemini en BigQuery
Earned mar 21, 2025 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Fundamentos
Earned nov 19, 2024 EST
Crea canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud
Earned nov 19, 2024 EST
Introducción a la ingeniería de datos en Google Cloud
Earned oct 22, 2024 EDT
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud
Earned sep 27, 2024 EDT
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
Earned sep 11, 2024 EDT
Preparación para el proceso de certificación Professional Data Engineer
Earned ago 21, 2024 EDT