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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.

Syllabus

Introducción al curso

En esta sección, se te da la bienvenida al curso Introduction to Data Engineering on Google Cloud y se presenta una descripción general de su estructura y sus objetivos.

Tareas y componentes de ingeniería de dato

En este módulo, se presenta el rol de un ingeniero de datos. Se abordan conceptos clave, como los de fuentes y receptores de datos, formatos de datos, opciones de almacenamiento en Google Cloud, administración de metadatos y el uso de Analytics Hub para compartir datos dentro y fuera de una organización.

Replicación y migración de datos

En este módulo, se ofrece una descripción general de la replicación y la migración de datos en Google Cloud. Se abordan la arquitectura básica, la herramienta de línea de comandos de "gcloud", el Servicio de transferencia de almacenamiento, Transfer Appliance y Datastream, así como sus funciones y casos de uso.

Patrón de canalización de datos de extracción y carga

Este módulo se enfoca en los procesos de extracción y carga de datos en Google Cloud, específicamente con BigQuery. Se abordan la arquitectura básica de extracción y carga, la herramienta de línea de comandos de bq, el Servicio de transferencia de datos de BigQuery y BigLake como una alternativa frente a los patrones tradicionales de extracción y carga.

Patrón de canalización de datos de extracción, carga y transformación

En este módulo, se proporciona una descripción general de los procesos de ELT (extracción, carga y transformación) en Google Cloud. Se abordan la arquitectura básica de ELT, un ejemplo de una canalización de ELT común, las funciones de BigQuery para escribir secuencias de comandos y planificar en SQL, y las funciones y casos de uso de Dataform.

Patrón de canalización de datos de extracción, transformación y carga

En este módulo, se proporciona una descripción general de los procesos de ETL (extracción, transformación y carga) en Google Cloud. Se abordan la arquitectura básica de ETL, las herramientas de GUI, las opciones de procesamiento de datos por lotes y de transmisión (Dataproc y Dataproc Serverless) y el rol de Bigtable en las canalizaciones de datos.

Técnicas de automatización

Este módulo se enfoca en los patrones y las opciones de automatización para canalizaciones en Google Cloud. Se abordan varias herramientas y servicios, como Cloud Scheduler, Workflows, Cloud Composer, Cloud Run Functions, Eventarc y otras funciones y casos de uso de automatización.

Resumen del curso

En la sección final, revisaremos lo que se presentó en este curso y conversaremos sobre los próximos pasos para continuar tu recorrido de aprendizaje de Cloud.