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Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines en Español · LearnSpace
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courseraАнализ данных

Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines en Español

Курс от Google Cloud
Продвинутый≈ 14.9 чИспанский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

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.

Навыки, которые вы освоите

DataflowData PipelinesData ProcessingServerless ComputingGoogle Cloud PlatformReal Time DataPerformance TuningFile I/OData TransformationScalabilityApache KafkaJupyterAnalyticsData Import/ExportBusiness Logic

Программа курса

10 модулей · 62 учебных материалов

01Introducción 4 материалов

Descripción general

Introducción al cursoВидеоCómo descargar recursos ЧтениеNota importante sobre los laboratorios prácticosЧтение

Comentarios del curso

Cómo enviar comentariosЧтение
02

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Преподаватель курса

Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines en Español
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Обучение на Coursera

≈ 14.9 ч

10 модулей

Язык: Испанский

Субтитры: Английский

Часть программы вашего университета
Revisión de conceptos de Beam
8 материалов

Revisión de conceptos de Beam

Conceptos básicos de BeamВидеоTransformaciones de utilidadВидеоCiclo de vida de DoFnВидео

Lab: Cómo escribir una canalización de ETL con Apache Beam y Cloud Dataflow

Empezar a usar Google Cloud y QwiklabsВидеоLab: Cómo escribir una canalización de ETL con Apache Beam y Cloud Dataflow (Java)Внешний инструментLab: Cómo escribir una canalización de ETL con Apache Beam y Cloud Dataflow (Python)Внешний инструмент

Cuestionario

Revisión de conceptos de BeamЗадание

Recursos Adicionales

Recursos del móduloЧтение
03Ventanas, marcas de agua y activadores9 материалов

Ventanas, marcas de agua y activadores

VentanasВидеоMarcas de aguaВидеоActivadoresВидео

Lab: Canalizaciones de análisis por lotes con Cloud Dataflow

Lab: Canalizaciones de análisis por lotes con Cloud Dataflow (Java)Внешний инструментLab: Canalizaciones de análisis por lotes con Cloud Dataflow (Python)Внешний инструмент

Lab: Canalización de análisis de transmisiones con Cloud Dataflow

Lab: Canalización de análisis de transmisiones con Cloud Dataflow (Java)Внешний инструментLab: Canalización de análisis de transmisiones con Cloud Dataflow (Python)Внешний инструмент

Cuestionario

Ventanas, marcas de agua y activadoresЗадание

Recursos Adicionales

Recursos del móduloЧтение
04Fuentes y receptores10 материалов

Fuentes y receptores

Fuentes y receptoresВидеоE/S de Text y de FileВидеоE/S de BigQueryВидеоE/S de PubSubВидеоE/S de KafkaВидеоE/S de BigTableВидеоE/S de AvroВидеоDoFn divisibleВидео

Cuestionario

Fuentes y receptoresЗадание

Recursos Adicionales

Recursos del móduloЧтение
05Esquemas6 материалов

Esquemas

Esquemas de BeamВидеоEjemplos de códigoВидео

Lab: Canalizaciones de ramificación y plantillas flexibles personalizadas de Dataflow

Lab: Canalizaciones de ramificación y plantillas flexibles personalizadas de Dataflow (Java)Внешний инструментLab: Canalizaciones de ramificación y plantillas flexibles personalizadas de Dataflow (Python)Внешний инструмент

Cuestionario

EsquemasЗадание

Recursos Adicionales

Recursos del móduloЧтение
06Estado y Temporizadores5 материалов

Estado y Temporizadores

API de StateВидеоAPI de TimerВидеоResumenВидео

Cuestionario

Estado y TemporizadoresЗадание

Recursos Adicionales

Recursos del móduloЧтение
07 Prácticas Recomendadas11 материалов

Prácticas Recomendadas

EsquemasВидеоManejo de los datos que no se pueden procesarВидеоManejo de erroresВидеоGenerador de código AutoValueВидеоManejo de datos JSONВидеоUtilización del ciclo de vida de DoFnВидеоOptimizaciones para canalizacionesВидео

Lab: Canalización avanzada de análisis de transmisiones con Cloud Dataflow

Lab: Canalización avanzada de análisis de transmisiones con Cloud Dataflow (Java)Внешний инструментLab: Canalización avanzada de análisis de transmisiones con Cloud Dataflow (Python)Внешний инструмент

Cuestionario

Prácticas RecomendadasЗадание

Recursos Adicionales

Recursos del móduloЧтение
08Dataflow SQL y DataFrames5 материалов

Dataflow SQL y DataFrames

Dataflow y SQL de BeamВидеоSistema de ventanas en SQLВидеоDataframes de BeamВидео

Cuestionario

Dataflow SQL y DataFramesЗадание

Recursos Adicionales

Recursos del móduloЧтение
09Notebooks de Beam3 материалов

Notebooks de Beam

Notebooks de BeamВидео

Cuestionario

Notebooks de BeamЗадание

Recursos Adicionales

Recursos del móduloЧтение
10Resumen1 материалов

Resumen

Resumen del cursoВидео