Este curso de Ingeniería de Datos en Google Cloud El curso de 4 días proporciona una formación completa para el diseño, construcción y operación de sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform (GCP)Los participantes trabajarán con los principales servicios de ingeniería de datos como BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub, Dataplex y Cloud Almacenamiento, explorando conceptos modernos de ingesta, almacenamiento, transformación, análisis y orquestación de datos.
La capacitación incluye demostraciones, laboratorios prácticos y escenarios del mundo real, que guían a los participantes a construir canales escalables, optimizar el rendimiento e implementar arquitecturas de datos sólidas en cloud.
Curso de Ingeniería de Datos en Google Cloud Se recomienda para:
• ingenieros de datos que construyen o gestionan pipelines en cloud
• especialistas Big Data migrando al ecosistema de Google Cloud
• administradores de bases de datos y especialistas en ETL
• ingenieros analíticos que trabajan con BigQuery
• profesionales que se preparan para la certificación Ingeniero de datos, dentro de la ruta oficial de Google Cloud
Al finalizar el curso de Ingeniería de Datos en Google CloudLos participantes podrán:
• diseñar sistemas de procesamiento de datos escalables en GCP
• crear canalizaciones de procesamiento por lotes y de transmisión mediante los servicios de Google Cloud
• Implementar modelos de datos y flujos de extremo a extremo
• operar sistemas de datos con un enfoque en la confiabilidad, seguridad y costos
• aplicar las mejores prácticas para la automatización, orquestación y optimización
- conocimientos básicos de SQL
- Recomendado: experiencia en algún lenguaje de programación (Python, Java, etc.)
- comprender los conceptos fundamentales de cloud
Módulo 01 – Tareas y componentes de ingeniería de datos
- El papel de un ingeniero de datos
• fuentes de datos vs. sumideros de datos
• formatos de datos
• Opciones de almacenamiento de Google Cloud
• gestión de metadatos
• compartir conjuntos de datos con Analytics Hub
Laboratorio: Carga de datos en BigQuery
Módulo 02 – Replicación y migración de datos
- arquitectura de replicación y migración
• gcloud CLI
• mover conjuntos de datos
• Flujo de datos y casos de uso
Laboratorio: Replicación de PostgreSQL → BigQuery con Datastream
Módulo 03 – Extraer y cargar patrón de canalización (EL)
- Arquitectura EL
• CLI de bq
• Servicio de transferencia de datos de BigQuery
• BigLake como alternativa a EL
Laboratorio: Inicio rápido de BigLake
Módulo 04 – Extraer, cargar y transformar patrones (ELT)
- Arquitectura ELT
• Scripting y programación SQL en BigQuery
• Formulario de datos
Laboratorio: Crear y ejecutar un flujo de trabajo SQL en Dataform
Módulo 05 – Extracción, transformación y carga de patrones (ETL)
- Arquitectura ETL
• Herramientas GUI en Google Cloud
• procesamiento por lotes con Dataproc
• Procesamiento de streaming: opciones
• Bigtable en canalizaciones de datos
Laboratorios:
• Dataproc Serverless para Spark → Cargar BigQuery
• Panel de control de flujo de datos en tiempo real Pipeline
Módulo 06 – Técnicas de automatización
- patrones de automatización
• Cloud Programador y flujos de trabajo
• Cloud Compositor
• Cloud Ejecutar funciones
• Eventarc
Laboratorio: Cloud Ejecutar funciones → Cargar BigQuery
Módulo 07 – Introducción a la ingeniería de datos
- El papel del ingeniero de datos
• desafíos de ingeniería de datos
• Introducción a BigQuery
• lagos de datos vs. almacenes de datos
• gobernanza, acceso y colaboración
• estudio de caso
Laboratorio: Uso de BigQuery para análisis
Módulo 08 – Construir un lago de datos
- arquitectura del lago de datos
• opciones de almacenamiento y ETL
• Cloud El almacenamiento como principal lago de datos
• seguridad Cloud Almacenaje
• usar Cloud SQL
Laboratorio: Cargando datos de taxi en Cloud SQL
Módulo 09 – Construir un almacén de datos
- arquitectura moderna de almacenamiento de datos
• BigQuery: conceptos, carga de datos
• explorar esquemas
• campos anidados y repetidos
• particionamiento y agrupamiento
Laboratorios:
• Manejo de JSON y matrices en BigQuery
• Tablas particionadas en BigQuery
Módulo 10: Introducción a la construcción de tuberías por lotes
- EL / ELT / ETL
• calidad de los datos
• ejecutar operaciones en BigQuery
Demostración: ELT para mejorar la calidad de los datos
Módulo 11 – Ejecutar Spark en Dataproc
- Ecosistema Hadoop
• ejecutar cargas de trabajo en Dataproc
• usar Cloud Almacenamiento en lugar de HDFS
• Optimización de Dataproc
Laboratorio: Ejecución de trabajos de Spark en Dataproc
Módulo 12 – Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow
- Introducción a Dataflow
• agregaciones, entradas laterales, ventanas
• Flujo de datos y plantillas SQL
Laboratorios:
• Flujo de datos simple Pipeline
• MapReduce en Beam
• Entradas laterales
Módulo 13 – Gestionar pipelines con Cloud Fusión de datos y Cloud Compositor
- Creación de pipelines visuales con Data Fusion
• Wrangler: exploración y transformación de datos
• orquestación con Cloud Compositor
• Flujo de aire: DAG, operadores, flujos de trabajo
Laboratorios:
• Construir y ejecutar Pipeline en Fusión de Datos
• Introducción a Cloud Compositor
Módulo 14 – Introducción al procesamiento de datos en streaming
- conceptos de streaming
• Herramientas de GCP para streaming
Módulo 15 – Mensajería sin servidor con Pub/Sub
- Pub/Sub push vs pull
• publicación por código
Laboratorio: Publicar datos de transmisión en Pub/Sub
Módulo 16 – Funciones de transmisión de flujo de datos
- desafíos de streaming
• ventanas, latencia, activadores
Laboratorio: Transmisión de datos Pipelines
Módulo 17: Transmisión de alto rendimiento de BigQuery y Bigtable
- Transmisión en BigQuery + paneles
• ingesta de alto rendimiento en Bigtable
• Optimización de Bigtable
Laboratorios:
• Análisis de streaming y paneles de control
• Transmisión a Bigtable
Módulo 18: Funcionalidad y rendimiento avanzados de BigQuery
- funciones de ventana analítica
• Funciones SIG
• Optimización de BigQuery
Laboratorio: Optimización de consultas de BigQuery
Nota: La agenda puede ajustarse según el instructor asignado. Para obtener la versión final, contacte con el equipo. Bittnet Training.
- Aprendizaje automático en Google Cloud – 5 días
- Introducción a la IA y al aprendizaje automático en Google Cloud – 1 día
Estos cursos amplían la formación de un ingeniero de datos a los campos del aprendizaje automático y la IA, relevantes para proyectos avanzados basados en BigQuery ML, Dataflow ML y modelos personalizados.
El curso está incluido en la ruta oficial para la certificación Professional Data Engineer, representando la base de aprendizaje recomendada por Google. Cloud para este rol.
Preguntas frecuentes del curso de Ingeniería de Datos en Google Cloud
¿Cómo contribuye un curso de "Ingeniería de Datos en Google"? Cloud" para aumentar el ROI en una organización?
Formación de ingenieros de datos en Google Cloud Optimiza la gestión de grandes flujos de datos, automatiza el procesamiento y extrae información valiosa. Esto reduce el coste de los errores manuales, acelera la entrega de proyectos analíticos y facilita la toma de decisiones empresariales basadas en datos, lo que se traduce en un importante retorno de la inversión (ROI) gracias a la eficiencia operativa y la toma de decisiones estratégicas más rápidas.
¿Por qué la capacitación en BigQuery es esencial para las empresas basadas en datos?
BigQuery ofrece almacenamiento y análisis a escala de petabytes a costos predecibles. Las empresas que dominan BigQuery pueden transformar grandes volúmenes de datos en información útil sin grandes inversiones en infraestructura, lo que reduce el coste total de propiedad (TCO) y maximiza el retorno de la inversión en análisis.
Cómo optimiza Google Cloud Pipeline¿Qué datos y qué impacto tienen en los costos?
Pipeline-datos gestionados en Google Cloud Permiten el procesamiento automatizado y escalable de datos. Esta automatización elimina las tareas repetitivas y los errores asociados, reduciendo los costos operativos y el tiempo de desarrollo, lo que genera beneficios financieros directos.
¿Qué papel desempeña Dataflow en la transformación e integración de datos y cómo impacta en el ROI?
Dataflow ofrece procesamiento unificado tanto para streaming como para lotes, con escalado automático. Esto reduce la complejidad arquitectónica y la necesidad de coordinación entre herramientas dispares, lo que se traduce en menores costos operativos y tiempos de respuesta más rápidos para los proyectos de datos.
Cómo el curso apoya la adopción práctica de ETL/ELT en Google Cloud?
El curso se centra en técnicas de extracción, transformación y carga de datos utilizando herramientas nativas como Dataflow y Dataprep, lo que permite a los equipos construir pipelines rentables y escalables, eliminando silos de datos y aumentando el valor de los datos para el negocio.
¿Cómo se reduce? Cloud ¿Costos de almacenamiento del almacenamiento de datos a gran escala?
Cloud El almacenamiento ofrece almacenamiento duradero y escalable, además de un buen costo por uso. Esta flexibilidad permite a las organizaciones optimizar los presupuestos para datos inactivos o de acceso poco frecuente mediante políticas de archivado eficaces, lo que reduce el costo total de propiedad (TCO) y maximiza el uso de recursos.
¿Qué beneficios aporta la integración de Dataproc al procesamiento de Hadoop/Spark y cómo impacta en la eficiencia?
Dataproc permite que los clústeres de Hadoop y Spark se ejecuten bajo demanda con bajo coste y un escalamiento rápido. Esto elimina la necesidad de una gestión continua de clústeres y minimiza los costes de infraestructura tradicionales, lo que proporciona un ahorro significativo y flexibilidad en sus operaciones. big data.
Cómo el conocimiento sobre seguridad y gobernanza ayuda a la ingeniería de datos en Google Cloud?
Implementar buenas prácticas de seguridad y gobernanza garantiza la protección de datos confidenciales y el cumplimiento normativo. Esto reduce el riesgo de multas, daños a la reputación e incidentes costosos, protegiendo los ingresos y garantizando la continuidad del negocio de forma rentable.
¿Por qué es importante la capacidad de optimizar los costos de procesamiento y almacenamiento en proyectos de datos?
Optimizar los costos de procesamiento y almacenamiento es esencial para gestionar los presupuestos de TI. Los equipos bien preparados pueden implementar políticas de optimización que reduzcan los gastos mensuales sin comprometer el rendimiento, lo que aumenta la rentabilidad y el retorno de la inversión (ROI) a largo plazo.
¿Cómo puede la formación en Ingeniería de Datos en Google? Cloud ¿Cómo acelerar la innovación en la organización?
Las habilidades de ingeniería de datos permiten a las organizaciones explotar estratégicamente los datos, generando análisis predictivos, optimizaciones operativas y productos digitales innovadores. Esta agilidad para generar conocimiento competitivo se traduce en mayores ingresos y una ventaja competitiva sostenible.
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