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El objetivo principal del curso es brindar a estudiantes, profesionales y apasionados del mundo de los datos y el cloud computing una comprensión sólida de GCP con la Ingeniería de Datos e IA. Al finalizar el curso, los participantes estarán preparados para utilizar de manera efectiva los servicios y herramientas de GCP, así como también rendir los exámenes para las certificaciones Cloud Digital Leader y Professional Data Engineer de GCP.
El objetivo principal del curso es brindar a estudiantes, profesionales y apasionados del mundo de los datos y el cloud computing una comprensión sólida de GCP con la Ingeniería de Datos e IA. Al finalizar el curso, los participantes estarán preparados para utilizar de manera efectiva los servicios y herramientas de GCP, así como también rendir los exámenes para las certificaciones Cloud Digital Leader y Professional Data Engineer de GCP.
Requisitos
- Conocimientos Previos: Análisis de Datos con SQL.
- No se requieren conocimientos técnicos avanzados, pero es recomendable contar con una comprensión básica de cualquier lenguaje de programación.
Público Objetivo
- Este curso está diseñado para profesionales de diversas áreas, incluyendo aquellos interesados en el mundo de los datos y la ingeniería de datos, que deseen adentrarse en los conceptos del cloud computing y su aplicación en proyectos de gestión y análisis de datos.
- Profesionales de TI y especialistas en datos que busquen diferenciar los diferentes tipos de recursos disponibles en soluciones empresariales, comprendiendo cuándo y cómo utilizarlos de manera óptima para el procesamiento y almacenamiento eficiente de grandes volúmenes de datos.
- Aprender a calcular y evaluar los costos asociados a una solución de cloud computing en el contexto de la ingeniería de datos, permitiendo a los profesionales tomar decisiones informadas sobre la selección de servicios y la optimización del gasto en la nube para proyectos de gestión y análisis de datos.
Objetivos Específicos
- Familiarizarse con los servicios principales de Google Cloud Platform.
- Comprender los conceptos fundamentales de la computación en la nube.
- Aprender a administrar y configurar recursos en Google Cloud Platform.
- Utilizar herramientas y servicios de análisis de datos en GCP.
- Implementar soluciones de almacenamiento y recuperación de datos en la nube.
Temario
- 1. Descripción General de la Nube y Google Cloud Platform
- Introducción a la nube y sus beneficios.
- Modelos de servicio en la nube: IaaS, PaaS y SaaS.
- Modelos de implementación de la nube: pública, privada y híbrida.
- Descripción general de la infraestructura de Google Cloud Platform (GCP).
- Creación de una cuenta de GCP y exploración de la consola.
- Organizaciones, carpetas, proyectos, recursos y facturación en GCP.
- Marco de arquitectura de Google Cloud.
- laboratorio
- 2. Máquinas Virtuales
- Introducción a las máquinas virtuales en la nube.
- Tipos y opciones de VM en Compute Engine.
- Ciclo de vida de una instancia de VM y operaciones comunes.
- Tipos de máquinas y opciones informáticas en Compute Engine.
- Imágenes e instantáneas en Compute Engine.
- Tipos de disco: SSD local, persistente y equilibrado.
- Laboratorio.
- 3. IAM en la Nube
- Introducción a IAM en la nube y sus beneficios.
- Autenticación, autorización y autenticación multifactor (MFA) en IAM.
- Roles, miembros y cuentas de servicio en IAM.
- Políticas y jerarquía de recursos en GCP.
- Mejores prácticas de Cloud IAM.
- Laboratorio.
- 4. App Engine, función de nube, ejecución de nube
- Introducción a las aplicaciones sin servidor en la nube.
- App Engine y sus entornos estándar y flexibles.
- Cloud Function: eventos y disparadores.
- Cloud Run: ejecución de contenedores sin servidor.
- Laboratorio.
- 5. Ingesta de Datos
- Introducción a Google Cloud Pub/Sub y sus características.
- Temas y suscripciones en Google Cloud Pub/Sub.
- Integración de Google Cloud Pub/Sub con otros servicios de GCP.
- Almacenamiento de datos de ingesta en Cloud Storage.
- Servicio de transferencia de datos de BigQuery.
- Laboratorio.
- 6. Almacenamiento de objetos en Cloud Storage
- Introducción al almacenamiento en Google Cloud y Cloud Storage.
- Características y beneficios de Cloud Storage.
- Creación y configuración de buckets en Cloud Storage.
- Carga y descarga de datos en Cloud Storage.
- Controles de acceso y permisos en Cloud Storage.
- Gestión del ciclo de vida de los objetos en Cloud Storage.
- Replicación y redundancia de datos en Cloud Storage.
- Herramientas de transferencia de datos: Transfer Appliancey Transfer Service.
- Precios y facturación de Cloud Storage.
- Introducción a Google Cloud Storage for Archival.
- Laboratorio.
- 7. Bases de datos y almacenes de datos en memoria
- Introducción a Cloud SQL (MySQL y PostgreSQL).
- Características de Cloud y opciones de alta disponibilidad.
- Cloud Spanner como una base de datos distribuida.
- Cloud Firestore como una base de datos NoSQL documental.
- Memorystore para Redis y Memcached.
- Migración de bases de datos a GCP utilizando Database Migration Service.
- Precios y rendimiento de las bases de datos en GCP
- Laboratorio.
- Introducción a Cloud SQL (MySQL y PostgreSQL).
- Características de Cloud y opciones de alta disponibilidad.
- Cloud Spanner como una base de datos distribuida.
- Cloud Firestore como una base de datos NoSQL documental.
- Memorystore para Redis y Memcached.
- Migración de bases de datos a GCP utilizando Database Migration Service.
- Precios y rendimiento de las bases de datos en GCP
- Laboratorio.
- 8. Almacenamiento de Big Data
- Introducción a Google BigQuery y su estructura de datos.
- Carga y extracción de datos en BigQuery.
- Uso de consultas SQL en BigQuery para el análisis de datos.
- Modelado de datos y esquemas en BigQuery.
- Integración de BigQuery con otras herramientas de GCP.
- Introducción a Google Cloud Bigtable.
- Modelado de datos y estructura de tabla en Google Cloud Bigtable.
- Uso de Google Cloud Bigtable en casos de uso de big data.
- Copias de seguridad y restauración en Google Cloud Bigtable.
- Prácticas recomendadas de Google Cloud Bigtable.
- Laboratorio.
- 9. Procesamiento de Datos
- Procesamiento de datos en lotes con Google Cloud Dataproc.
- Procesamiento de datos en tiempo real con Google Cloud Dataflow.
- Procesamiento de datos sin servidor con Google Cloud Functions.
- Procesamiento de datos a gran escala con Google DataFusion.
- Uso de Apache Beam y sus transformaciones en Google Cloud Dataflow.
- Análisis de datos con Apache Spark en Google Cloud Dataproc.
- Laboratorio.
- 10. Preparación de los Datos, Gobierno y Orquestación de tareas
- Introducción a Dataprep y sus funciones de preparación de datos.
- Creación de mallas en Dataprep para definir flujos de trabajo de preparación de datos.
- Aprendizaje sobre Data Catalog y su importancia en el gobierno de datos.
- Cómo funciona Dataplex y su papel en la gestión de datos en la nube.
- Cómo empezar a utilizar Dataplex para acceder, descubrir y gobernar tus datos.
- Creación de reportes y visualización de datos con Looker Studio.
- Automatización de ejecuciones con Cloud Scheduler.
- Creación de pipelines con Workflow.
- Laboratorio.
- 11. Analítica de Datos
- Predicción y clasificación con modelos de machine learning en BigQuery ML.
- Uso de BigQuery en JupyterLab en Vertex AI para el análisis de datos.
- Machine Learning con TensorFlow en Vertex AI.
- Ejecución de pipelines en Vertex AI para el análisis de datos.
- Laboratorio.
- 12. Inteligencia Artificial en GCP
- Introducción a Analytics y AI en Google Cloud Platform.
- Utilización de Natural Language API para análisis textual.
- Aplicación de Cloud Vision API para detección de texto.
- Uso de Translation API para traducción de textos.
- Fundamentos de IA generativa con Gemini API.
- Explorando IA generativa LangChain.
- Despliegues a PaLM API desde colab.
- Laboratorio.
- 13. Monitoreo de Recursos
- Introducción a Stackdriver y sus funciones de monitoreo y registro en la nube.
- Uso de Stackdriver para el informe de errores, seguimiento y depuración.
- Planificación de la capacidad y optimización de costos con Stackdriver.
- Despliegue, monitoreo y alerta, y respuesta a incidentes con Stackdriver.
- Opciones de monitoreo y alertas disponibles en GCP.
- Laboratorio.
- 14. Simulacro Examen de Certificación
- Simulacro de examen de certificación de nivel Foundational “Cloud Digital Leader”.
- Simulacro de examen de certificación de nivel Professional “Data Engineer”.
- Consejos y recomendaciones para presentar los exámenes de certificación.
- Presentación del proyecto final basado en GCP.
- Laboratorio.
Horarios
Inicio
19 de Diciembre
Fin
18 de Febrero
Dias
Martes y Jueves
Horario
7:00pm a 10:00pm 🇵🇪 🇨🇴 🇪🇨 🇵🇦
6:00pm a 9:00pm 🇲🇽 🇨🇷 🇬🇹
8:00pm a 11:00pm 🇧🇴 🇺🇸 🇩🇴
9:00pm a 12:00pm 🇦🇷 🇨🇱
7:00pm a 10:00pm 🇵🇪 🇨🇴 🇪🇨 🇵🇦
6:00pm a 9:00pm 🇲🇽 🇨🇷 🇬🇹
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9:00pm a 12:00pm 🇦🇷 🇨🇱
Certificados
Diploma de Reconocimiento
A los alumnos que aprueben los exámenes del curso satisfactoriamente se les otorgará un diploma de reconocimiento.
Diploma de Participación
A los alumnos que no aprueben los exámenes del curso se les otorgará un diploma de participación.
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Docente
Danny Yañez
Cloud Technical Leader at Globant
Ruta de Aprendizaje
Data Engineer
Clase Modelo
Testimonios de Nuestros Alumnos
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Preguntas frecuentes
¿Qué formas de pago hay?
Puedes hacer el pago con tu tarjeta de débito/crédito Visa, Mastercard u otros o con tu cuenta de Paypal o Mercado Pago.
Para coordinar medios de pago como Western Union, Moneygram, Yape o Plin escribir al Whatsapp de la parte inferior derecha (+51917646049).
¿El curso esta en español?
El curso está completamente en español. Algún material adicional de vanguardia podría estar en inglés.
¿El curso es en vivo o pregrabado?
Las clases son en vivo vía Zoom y podrás hacer todas tus consultas en tiempo real. La clase se grabará y se subirá al Classroom para que puedas repasar.
¿Puedo pagar en otra moneda?
No te preocupes, puedes pagar con tu moneda nacional en cualquier momento, el monto se convierte a tu moneda nacional en automatico al momento del pago.