Curso: Data Engineering con GCP

Da el salto en tu carrera profesional y utiliza tu ingenio y habilidad para solucionar problemas en el ecosistema de datos.

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¿Qué implica Conocer sobre Ingeniería de Datos con GCP?

GCP es una de las soluciones más populares del mercado. Con su variedad de servicios, tú puedes orquestar, procesar, disponer y analizar múltiples conjuntos de datos.

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¿SABÍAS QUE...?


¿Tu salario puede aumentar en un 42 % si conoces los servicios de GCP?.

Muchas empresas dispones sus recursos en servicios cloud como GCP. Saber gestionar dichos recursos incrementa el valor de un profesonal en TI.

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¿QUÉ APRENDERÁS EN EL CURSO?

Aprenderás Google cloud Platform desde lo más básico hasta lo más avanzado.

1. Introducción a cloud computing 2. Modelo de Servicios PaaS, IaaS y SaaS 3. Modelos de Entrega 4. Seguridad en Cloud 5. Acceso y Gobierno de recursos 6. Administración de recursos 7. Laboratorio práctico

1. Introducción a Cloud Storage 2. Arquitectura DataLake 3. Aplicando Lyfecycle y gestión de los datos en Storage 4. Ingesta de datos a Cloud Storage 5. Laboratorio

1. Introducción a BigQuery 2. Primeros pasos con BigQuery 3. Construyendo un Modelo de datos en Bigquery 4. Laboratorio práctico

1. Datapipelines con BigQuery Jobs 2. Creando Vistas Materializadas 3. Data Encryption con BigQuery 4. Integración con Google data Studio 5. Laboratorio práctico

1. Data Wrangling con Apache Spark usando Cloud Storage y Bigquery 2. Trabajando con Resilient Distributed Dataset (RDD) 3. Trabajando con Dataframes 4. Creando funciones UDFs 5. Particiones, Broadcast Variables 6. Optimización y Solución de problemas 7. Usando la interfaz Web UI de Spark

1. Data Wrangling con DataFlow usando Cloud Storage y Bigquery 2. Pipeline de datos con Dataflow 3. Desarrollando plantillas de Ingesta automatizada Dataflow 4. Gestión de recursos con Dataflow 5. Laboratorio práctico

1. Introducción a Cloud Composer - Apache Airflow 2. Orquestando datos con Apache Airflow 3. Integración con nuevos componentes 4. Buenas prácticas 5. Laboratorio práctico

1. Introducción a Pub/Sub 2. Construye un flujo Pub/Sub y cloud functions 3. Ingesta flujos de datos con Pub/Sub hacia Bigquery 4. Procesar datos de Streaming Pub/Sub y Dataflow 5. Laboratorio práctico

Entendemos, Seguramente Tienes Dudas

Aquí te dejamos algunas preguntas frecuentes.

¿Cuántas horas académicas son?

Son en total 24 horas académicas, con clases teóricas y prácticas simultáneamente.

​¿Cuales son las formas de pago?

Aceptamos distintas formas de pago, solo contáctanos y te daremos todas las facilidades.

¿Por cuánto tiempo tendré acceso al material?

El acceso a los materiales, clases, prácticas, cuadernos, etc. son de por vida.

¿Es en vivo?

Todas nuestras clases son en vivo y en directo. Además, estas son grabadas para que los puedas revisar después.

¿Nuestro Docente?


Miguel Cotrina

Miguel Cotrina

Data Engineer

+ 10 años de experiencia dentro de los principales campos de TI tal como Big Data, Inteligencia Artificial, Arquitectura Cloud & BlockChain

Research develop and teach Data architecture and IA

Magister en ciencia de datos en la Universidad Ricardo Palma

Especialización Advanced Machine Learning en National Research University Higher School of Economics

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Estudiantes inscritos

Disponemos de vacantes limitadas. Por ahora, nuestras estadísticas registran lo siguiente.

+50012

Estudiantes dentro de la Comunidad

El 40% de nuestros estudiantes, lograron posicionarse en el mercado laboral una vez finalizado el curso Data Engineering con GCP.

70+

Estudiantes Matriculados en el curso Data Engineering con GCP.

Estudiantes de toda latinoamerica valoran nuestra metodología.

¿Qué dicen los estudiantes de nosotros?

Testimonio de Sonia Alexandra Torres Rubiano Founder & CEO de Científica de Datos

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