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Cada vez es más difícil mantener una pila de tecnología que pueda mantenerse al día con las crecientes demandas de un negocio basado en datos. Todos los profesionales de Big Data están familiarizados con las tres V de Big Data: volumen, velocidad y variedad. ¿Qué pasaría si existiera una tecnología a prueba de incrustaciones diseñada para satisfacer estas demandas? Ingrese al flujo de datos de la nube de Google. Google Cloud Dataflow simplifica el procesamiento de datos al unificar el procesamiento por lotes y de transmisión y brindar una experiencia sin servidor que permite a los usuarios concentrarse en el análisis, no en la infraestructura. Esta especialización está destinada a clientes y socios que buscan mejorar su comprensión de Dataflow para avanzar en sus aplicaciones de procesamiento de datos. Esta especialización contiene tres cursos:
Foundations, que explica cómo Apache Beam y Dataflow trabajan juntos para satisfacer sus necesidades de procesamiento de datos sin el riesgo de depender de un proveedor.
Developing Pipelines, que cubre cómo convertir nuestra lógica comercial en aplicaciones de procesamiento de datos que pueden ejecutarse en Dataflow
Operations, que repasa las lecciones más importantes para operar una aplicación de datos en Dataflow, incluido el monitoreo, la resolución de problemas, las pruebas y la confiabilidad.
Syllabus
- Course 1: Serverless Data Processing with Dataflow:Foundations Español
- Course 2: Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines en Español
- Course 3: Serverless Data Processing with Dataflow: Operations en Español
Courses
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Este curso corresponde a la 1ª parte de una serie de 3 cursos llamada Serverless Data Processing with 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.
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En esta segunda parte de la serie de cursos sobre Dataflow, analizaremos en profundidad el desarrollo de canalizaciones con el SDK de Beam. Comenzaremos con un repaso de los conceptos de Apache Beam. A continuación, analizaremos el procesamiento de datos de transmisión con ventanas, marcas de agua y activadores. Luego, revisaremos las opciones de fuentes y receptores en sus canalizaciones, los esquemas para expresar datos estructurados y cómo realizar transformaciones con estado mediante las API de State y de Timer. Después, revisaremos las prácticas recomendadas que ayudan a maximizar el rendimiento de las canalizaciones. Al final del curso, presentaremos SQL y Dataframes para representar su lógica empresarial en Beam y cómo desarrollar canalizaciones de forma iterativa con notebooks de Beam.
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En esta última parte de la serie de cursos de Dataflow, presentaremos los componentes del modelo operativo de Dataflow. Examinaremos las herramientas y técnicas que permiten solucionar problemas y optimizar el rendimiento de las canalizaciones. Luego, revisaremos las prácticas recomendadas de las pruebas, la implementación y la confiabilidad en relación con las canalizaciones de Dataflow. Concluiremos con una revisión de las plantillas, que facilitan el ajuste de escala de las canalizaciones de Dataflow para organizaciones con cientos de usuarios. Estas clases asegurarán que su plataforma de datos sea estable y resiliente ante circunstancias inesperadas.
Taught by
Google Cloud Training