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Temario<\/h2>\n
Introducci\u00f3n a la ingenier\u00eda de datos<\/p>\n
Conocer el rol de un ingeniero de datos.
\nAnalizar los desaf\u00edos de la ingenier\u00eda de datos.
\nIntroducci\u00f3n a BigQuery.
\nData Lakes y Data Warehouses.
\nDemostraci\u00f3n: Federated Queries con BigQuery.
\nBases de datos transaccionales vs Data Warehouses.
\nDemostraci\u00f3n web: Encontrar PII en su dataset con la API DLP.
\nAsociaci\u00f3n efectiva con otros equipos de datos.
\nGestionar el acceso a los datos y la gobernanza.
\nCreaci\u00f3n de pipelines listos para producci\u00f3n.
\nRevisi\u00f3n del caso de estudio personalizado de GCP.
\nLaboratorio: an\u00e1lisis de datos con BigQuery.
\nCreaci\u00f3n de un Data Lake<\/p>\n
Introducci\u00f3n a Data Lakes.
\nAlmacenamiento de datos y opciones ETL en GCP.
\nCreaci\u00f3n de un Data Lake con almacenamiento en Cloud.
\nDemostraci\u00f3n opcional: optimizaci\u00f3n de costes con las clases de Google Cloud Storage y las funciones Cloud.
\nSecurizar el almacenamiento en Cloud.
\nAlmacenar de manera ordenada todo tipo de datos.
\nVideo demostraci\u00f3n: ejecuci\u00f3n de federated queries en ficheros ORC y Parquet en BigQuery.
\nCloud SQL como un Data Lake relacional.
\nLaboratorio: Carga de datos procedentes de un taxi en Cloud SQL.
\nCreaci\u00f3n de un Data Warehouse<\/p>\n
El Data Warehouse moderno.
\nIntroducci\u00f3n a BigQuery.
\nDemostraci\u00f3n: Query TB+ de datos en segundos.
\nIntroducci\u00f3n.
\nCarga de datos.
\nVideo demostraci\u00f3n: Consulta de Cloud SQL desde BigQuery.
\nLaboratorio: carga de datos en BigQuery.
\nEstudio de esquemas.
\nDemostraci\u00f3n: estudio de Datasets p\u00fablicos de BigQuery con SQL utilizando INFORMATION_SCHEMA.
\nDise\u00f1o de esquemas.
\nCampos anidados y repetidos.
\nDemostraci\u00f3n: campos anidados y repetidos en BigQuery.
\nLaboratorio: trabajar con datos JSON y Array en BigQuery.
\nOptimizaci\u00f3n con particionamiento y clustering.
\nDemostraci\u00f3n: Tablas particionadas y clusterizadas en BigQuery.
\nVista previa: transformaci\u00f3n de datos Batch y Streaming.
\nIntroducci\u00f3n a la creaci\u00f3n de Batch Data Pipelines<\/p>\n
EL, ELT, ETL.
\nConsideraciones de calidad.
\nRealizar operaciones en BigQuery.
\nDemostraci\u00f3n: ELT para mejorar la calidad de los datos en BigQuery.
\nDeficiencias.
\nETL para resolver problemas de calidad de datos.
\nEjecutar Spark en Cloud Dataproc<\/p>\n
El ecosistema de Hadoop.
\nEjecutar Hadoop en Cloud Dataproc.
\nGCS en lugar de HDFS.
\nOptimizaci\u00f3n de Dataproc.
\nLaboratorio: ejecuci\u00f3n de Apache Spark jobs en Cloud Dataproc.
\nProcesamiento de datos Serverless con Cloud Dataflow<\/p>\n
Cloud Dataflow.
\nEl valor del Dataflow para los clientes.
\nDataflow Pipelines.
\nLaboratorio: Un Dataflow Pipeline simple (Python\/Java).
\nLaboratorio: MapReduce en Dataflow (Python\/Java).
\nLaboratorio: Side Inputs (Python\/Java).
\nPlantillas de Dataflow.
\nDataflow SQL.
\nAdministrar Data Pipelines con Cloud Data Fusion y Cloud Composer<\/p>\n
Crear de manera visual Batch Data Pipelines con Cloud Data Fusion.
\nComponentes.
\nDescripci\u00f3n general de la UI.
\nCreacion de un Pipeline.
\nEstudio de datos con el uso de Wrangler.
\nLaboratorio: creaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n de un gr\u00e1fico pipeline en Cloud Data Fusion.
\nOrquestar el trabajo entre los servicios de GCP con Cloud Composer.
\nApache Airflow Environment.
\nDAGs y Operadores.
\nProgramaci\u00f3n de un Workflow.
\nDemostraci\u00f3n opcional: carga de datos activada por eventos con Cloud Composer, Cloud Functions, Cloud Storage y BigQuery.
\nMonitorizaci\u00f3n y Logging.
\nLaboratorio: Introducci\u00f3n a Cloud Composer.
\nIntroducci\u00f3n al procesamiento de datos streaming<\/p>\n
Procesamiento de datos streaming.
\nMensajer\u00eda Serverless con Cloud Pub\/Sub<\/p>\n
Cloud Pub\/Sub.
\nLaboratorio: Publicar datos streaming en Pub\/Sub.
\nCaracter\u00edsticas de Cloud Dataflow Streaming<\/p>\n
Caracter\u00edsticas de BigQuery Streaming.
\nLaboratorio: Streaming Data Pipelines.
\nCaracter\u00edsticas de BigQuery Streaming y Bigtable de alto rendimiento<\/p>\n
Caracter\u00edsticas streaming de BigQuery.
\nLaboratorio: Streaming Analytics y Dashboards.
\nCloud Bigtable.
\nLaboratorio: Streaming Data Pipelines en Bigtable.
\nFuncionalidad y rendimiento avanzados de BigQuery<\/p>\n
Funciones de ventana anal\u00edticas.
\nUso de cl\u00e1usulas With.
\nFunciones GIS.
\nDemostraci\u00f3n: mapear los c\u00f3digos postales de m\u00e1s r\u00e1pido crecimiento con BigQuery GeoViz.
\nConsideraciones de rendimiento.
\nLaboratorio: Optimizaci\u00f3n de consultas BigQuery para mejorar el rendimiento.
\nLaboratorio opcional: creaci\u00f3n de tablas particionadas por fecha en BigQuery.
\nIntroducci\u00f3n a la anal\u00edtica y la IA<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 es la IA?
\nDel an\u00e1lisis de datos Ad-hoc a las decisiones basadas en datos.
\nOpciones para modelos ML en GCP.
\nAPIs de modelado ML preconstruidas para datos no estructurados<\/p>\n
La dificultad de los datos no estructurados.
\nAPIs de ML para el enriquecimiento los datos.
\nLaboratorio: uso de la API de lenguaje natural para clasificar texto no estructurado.
\nAn\u00e1lisis Big Data con Cloud AI Platform Notebooks<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 es un Notebook?
\nBigQuery Magic y Ties to Pandas.
\nLaboratorio: BigQuery en Jupyter Labs para la plataforma IA.
\nPipelines ML en producci\u00f3n con Kubeflow<\/p>\n
M\u00e9todos para aplicar ML en GCP.
\nKubeflow.
\nAI Hub.
\nLaboratorio: ejecuci\u00f3n de modelos de IA en Kubeflow.
\nCreaci\u00f3n de modelos personalizados con SQL en BigQuery ML<\/p>\n
BigQuery ML para Quick Model Building.
\nDemostraci\u00f3n: ense\u00f1ar a un modelo de BigQuery ML a predecir las tarifas de taxi de Nueva York.
\nModelos compatibles.
\nLaboratorio (Opci\u00f3n 1): Predecir la duraci\u00f3n de un viaje en bicicleta con un modelo de regresi\u00f3n en BQML.
\nLaboratorio (Opci\u00f3n 2): Recomendaciones de pel\u00edculas en BigQuery ML.
\nCreaci\u00f3n de modelos personalizados con Cloud AutoML<\/p>\n
\u00bfPorqu\u00e9 utilizar Auto ML?
\nAuto ML Vision.
\nAuto ML NLP.
\nTablas Auto ML.<\/p>\n
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