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Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud · LearnSpace
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courseraIT и технологии

Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud

Курс от Google Cloud
Средний≈ 10.1 чИспанский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

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.

Навыки, которые вы освоите

Data WarehousingGoogle Cloud PlatformData LakesCloud StorageData SecurityMetadata ManagementOpen Source TechnologyCloud Computing ArchitectureData ManagementData IntegrationData InfrastructureData StorageData ProcessingData Storage TechnologiesAdvanced AnalyticsData Architecture

Программа курса

7 модулей · 32 учебных материалов

01Introducción al curso1 материалов

Introducción al curso

Introducción al cursoPLUGIN
02Introducción a la ingeniería de datos moderna en Google Cloud5 материалов

Introducción a la ingeniería de datos moderna en Google Cloud

Módulo 1: Introducción a la ingeniería de datos moderna en Google CloudPLUGINEl enfoque clásico: Data lakes y almacenes de datosPLUGIN

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Обучение на Coursera

≈ 10.1 ч

7 модулей

Язык: Испанский

Часть программы вашего университета
El enfoque moderno: Data lakehousePLUGIN
Elige la arquitectura adecuadaPLUGIN
Conceptos de almacenes de datos, data lakes y data lakehousesЗадание
03Creación de un data lakehouse con Cloud Storage, formatos abiertos y BigQuery9 материалов

Creación de un data lakehouse con Cloud Storage, formatos abiertos y BigQuery

Módulo 2: Crea un data lakehouse con Cloud Storage, formatos abiertos y BigQueryPLUGINCreación de una base de data lakePLUGINIntroducción al formato de tabla abierta de Apache IcebergPLUGINBigQuery como motor de procesamiento centralPLUGINCombinación de datos operativos en AlloyDBPLUGINCombinación de datos operativos y analíticos con consultas federadasPLUGINCaso de uso realPLUGINCaracterísticas y beneficios de un data lakehouseЗаданиеConsulta federada con BigQuery y AlloyDBВнешний инструмент
04Modernización de almacenes de datos con BigQuery y BigLake6 материалов

Modernización de almacenes de datos con BigQuery y BigLake

Módulo 3: Modernización de almacenes de datos con BigQuery y BigLakePLUGINPrincipios básicos de BigQueryPLUGINCreación de particiones y agrupamiento en clústeres en BigQueryPLUGINPresentamos BigLake y las tablas externasPLUGINIntroducción a la consulta de tablas de Iceberg con BigQueryВнешний инструментBigQuery y BigLakeЗадание
05Patrones avanzados de lakehouse y administración de datos6 материалов

Patrones avanzados de lakehouse y administración de datos

Módulo 4: Patrones avanzados del lakehouse y administración de datosPLUGINAdministración y seguridad de datos en una plataforma unificadaPLUGINDemostración: Prevención de pérdida de datosPLUGINAnálisis y aprendizaje automático en el lakehousePLUGINArquitecturas de lakehouse y estrategias de migración realesPLUGINSeguridad y AA en el lakehouseЗадание
06Labs y prácticas recomendadas4 материалов
Módulo 5: Labs y prácticas recomendadasPLUGINPrimeros pasos con BigQuery MLВнешний инструментBúsqueda de vectores con BigQueryВнешний инструментRevisión y prácticas recomendadasPLUGIN
07Resumen del curso1 материалов

Resumen del curso

Resumen y próximos pasosPLUGIN