Miembro desde 2023
Introducción al análisis de datos en Google Cloud
Earned sep 2, 2024 EDT
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud
Earned ago 17, 2024 EDT
Almacena, procesa y administra datos en Google Cloud: consola
Earned ago 13, 2024 EDT
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
Earned ago 12, 2024 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación PDE
Earned ago 6, 2024 EDT
En este curso de nivel principiante, aprenderás sobre el flujo de trabajo de análisis de datos en Google Cloud y las herramientas que puedes utilizar para explorar, analizar y visualizar datos, y compartir tus hallazgos con las partes interesadas. A través de un caso de estudio y labs prácticos, lecciones, cuestionarios y demostraciones, verás cómo limpiar conjuntos de datos sin procesar para generar visualizaciones y paneles más eficaces. Si ya trabajas con datos y quieres saber cómo tener éxito en Google Cloud, o si buscas avanzar en tu profesión, este curso te ayudará. Prácticamente cualquier persona que realice o use análisis de datos en el trabajo puede beneficiarse del curso.
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.
Cloud Storage, Cloud Functions y Cloud Pub/Sub son todos servicios de Google Cloud que se pueden usar para almacenar, procesar y administrar datos. Los tres servicios se pueden usar en conjunto para crear una variedad de aplicaciones basadas en datos. En esta insignia de habilidad, usarás Cloud Storage para almacenar imágenes, Cloud Functions para procesar las imágenes y Cloud Pub/Sub para enviarlas a otra aplicación.
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.
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.