Data Engineering on Google Cloud

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Duración del curso
28 horas
Lugar de impartición
Madrid / Online
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Modalidad
Aula Virtual, Presencial
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Fecha de inicio
Próximamente
 

Acerca del curso

Get hands-on experience with designing and building data processing systems on Google Cloud. This course uses lectures, demos, and hands-on labs to show you how to design data processing systems, build end-to-end data pipelines, analyze data, and implement machine learning. This course covers structured, unstructured, and streaming data.

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  • Design and build data processing systems on Google Cloud
  • Process batch and streaming data by implementing autoscaling data pipelines on Dataflow
  • Derive business insights from extremely large datasets using BigQuery
  • Leverage unstructured data using Spark and ML APIs on Dataproc
  • Enable instant insights from streaming data
  • Understand ML APIs and BigQuery ML, and learn to use AutoML to create powerful models without coding.

  • Basic proficiency with a common query language such as SQL
  • Experience with data modeling and ETL (extract, transform, load) activities
  • Experience with developing applications using a common programming language such as Python
  • Familiarity with machine learning and/or statistics.

Documentación Oficial de Google Cloud - Data Engineering on Google Cloud

  • Formador Certificado por GCP
  • Más de 5 años de experiencia profesional
  • Más de 4 años de experiencia docente
  • Profesional activo en empresas del sector IT

Modulo 1: Introduction to Data Engineering

Modulo 2: Building a Data Lake

Modulo 3: Building a Data Warehouse

Modulo 4: Introduction to Building Batch Data Pipelines

Modulo 5: Executing Spark on Dataproc

Modulo 6: Serverless Data Processing with Dataflow

Modulo 7: Manage Data Pipelines with Cloud Data Fusion and Cloud Composer

Modulo 8: Introduction to Processing Streaming Data

Modulo 9: Serverless Messaging with Pub/Sub

Modulo 10: Dataflow Streaming Features

Modulo 11: High-Throughput BigQuery and Bigtable Streaming Features

Modulo 12: Advanced BigQuery Functionality and Performance

Modulo 13: Introduction to Analytics and AI

Modulo 14: Prebuilt ML Model APIs for Unstructured Data

Modulo 15: Big Data Analytics with Notebooks

Modulo 16: Production ML Pipelines with Kubeflow

Modulo 17: Custom Model Building with SQL in BigQuery ML

Modulo 18: Custom Model Building with AutoML

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Programa del curso:
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