Artículos en: Curso Gcp Data Engineer

Inicia tu camino para convertirte en un Ingeniero de Datos profesional con este curso gratuito de Google Cloud. Aprende a construir un portfolio en GitHub y a configurar tu entorno de trabajo.

Aprende estrategias clave para optimizar costes y recursos en BigQuery y Dataproc. Descubre cómo usar particionamiento, clustering, slots, clústeres efímeros, autoescalado y Dataproc Serverless.

Aprende a realizar exploración de datos (EDA) y feature engineering en BigQuery. Descubre cómo usar SQL y BigQuery ML para preparar tus datos y crear features para modelos de Machine Learning.

Aprende a monitorear y depurar pipelines de datos en Google Cloud. Descubre cómo usar Cloud Logging para ver logs, Cloud Monitoring para crear dashboards y alertas, y las tablas INFORMATION_SCHEMA de BigQuery.

Aprende a diseñar sistemas de datos tolerantes a fallos en GCP. Descubre conceptos como replicación, RTO/RPO, recuperación ante desastres (DR) y cómo usar la multi-regionalidad de Cloud Storage y BigQuery.

Aprende a compartir de forma segura datasets en BigQuery y GCP. Descubre la gestión de permisos con IAM, los roles predefinidos, las Vistas Autorizadas y cómo crear informes en Looker Studio.

Aprende a elegir el sistema de almacenamiento correcto en Google Cloud. Comparamos Cloud Storage, BigQuery y Cloud Spanner para data lakes, data warehouses y sistemas transaccionales (OLTP vs OLAP).

Descubre cómo utilizar los datasets públicos de BigQuery para practicar SQL, explorar datos y desarrollar proyectos sin coste de almacenamiento. Aprende a ejecutar tus primeras consultas.

Aprende a automatizar y orquestar tus pipelines de datos en Google Cloud usando Cloud Composer. Descubre qué es Apache Airflow y cómo crear DAGs para programar tus flujos de trabajo.

Aprende a automatizar pipelines complejos en GCP con Cloud Composer y DAGs. Descubre cómo usar operadores de Airflow para integrar Dataflow y BigQuery en un flujo de trabajo orquestado.

Entiende los modelos de precios de BigQuery. Comparamos los precios On-Demand (por TB procesado) con el modelo de capacidad Flat-Rate (slots) y los Flex Slots para optimizar tus costes de análisis.

Aprende a evitar el error más costoso al subir datos a Google Cloud Storage. Descubre las clases de almacenamiento, las políticas de ciclo de vida y la función Autoclass para optimizar costes.

Aprende a construir tu primer pipeline de datos serverless con Google Cloud Dataflow, Python y Apache Beam. Procesa datos a gran escala de forma automática para tareas de ETL.

Aprende las mejores prácticas para diseñar un modelo de datos en BigQuery. Descubre la denormalización, el uso de campos anidados y repetidos (STRUCTs, ARRAYs), y cómo optimizar con particionamiento y clustering.

Aprende a construir un Data Lake en Google Cloud paso a paso. Descubre la arquitectura, las zonas (raw, processed) y cómo usar Cloud Storage y BigQuery para crear una plataforma de datos escalable.

Aprende a preparar, limpiar y transformar datos directamente en BigQuery usando SQL. Descubre cómo usar Vistas, CTEs y CTAS para crear datasets listos para el análisis, BI y Machine Learning.

Aprende a diseñar una arquitectura Data Mesh en Google Cloud. Descubre cómo Dataplex y Data Catalog permiten implementar los principios de 'datos como producto' y gobernanza federada.