Curso de GCP Data Engineer
Curso estructurado de GCP Data Engineer sobre almacenamiento, pipelines, ML, seguridad, confiabilidad y arquitectura, con preguntas.
Progreso del curso
0 / 5
Volver a los cursos
Qué aprenderás
- Describir almacenamiento.
- Explicar pipelines.
- Describir ML.
- Explicar seguridad.
- Describir confiabilidad.
Antes de empezar
- Es útil conocer Google Cloud.
- Se recomienda SQL y datos.
- No se requiere certificación previa.
Lección 1 Almacenamiento y Procesamiento de Datos
BigQuery analiza, Storage guarda, Pub/Sub transmite y Dataflow procesa. Dataproc, Bigtable, SQL y Spanner cubren diferentes necesidades. Elija por latencia y escala. Practica con ejemplos, revisa cada error y repite los temas más débiles cada semana para mejorar.
Ejemplo
Ejemplo: Storage guarda, Pub/Sub transmite, Dataflow procesa y BigQuery analiza.Lección 2 Pipelines de Datos y Orquestación
Dataflow procesa, Composer orquesta, Scheduler programa y Functions responden. Diseñe pipelines idempotentes con reintentos y monitoreo. Practica con ejemplos, revisa cada error y repite los temas más débiles cada semana para mejorar.
Ejemplo
Ejemplo: Scheduler inicia Dataflow y Composer coordina pasos.Lección 3 ML y Analítica Avanzada
BigQuery ML y Vertex AI crean modelos, Looker visualiza y notebooks exploran. Divida datos, use batch prediction y registros de modelos. Practica con ejemplos, revisa cada error y repite los temas más débiles cada semana para mejorar.
Ejemplo
Ejemplo: BigQuery ML predice, el feature store comparte y Vertex AI ejecuta.Lección 4 Seguridad y Cumplimiento
IAM controla, KMS cifra, DLP protege y VPC-SC aísla. Aplique mínimo privilegio, cifrado y auditoría. Practica con ejemplos, revisa cada error y repite los temas más débiles cada semana para mejorar.
Ejemplo
Ejemplo: la plataforma usa IAM, KMS, DLP, VPC-SC y auditoría.Lección 5 Confiabilidad, Costo y Arquitectura
Monitoring, Logging, quotas y lifecycle mantienen sistemas confiables. Arquitecturas usan batch, streaming, particiones y Data Catalog. Practica con ejemplos, revisa cada error y repite los temas más débiles cada semana para mejorar.