Procesamiento de Datos Serverless con Dataflow

La ingeniería de datos moderna requiere procesar conjuntos de datos masivos de forma rápida y confiable sin la sobrecarga de administrar una infraestructura de servidores compleja. Este curso basado en texto le introduce al poder del procesamiento de datos serverless utilizando Dataflow. Aprenderá a diseñar, escribir y desplegar pipelines de datos escalables que manejan tanto datos históricos por lotes como datos de streaming en tiempo real. Al comprender el modelo de programación subyacente de Apache Beam, pasará del manejo manual de datos a flujos de trabajo de datos automatizados y listos para producción. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento de datos serverless y las arquitecturas de pipelines. - Construir pipelines por lotes para limpiar, transformar y cargar conjuntos de datos históricos a gran escala. - Diseñar pipelines de streaming para procesar feeds de datos en tiempo real con ventanas y disparadores. - Escribir código de pipeline reutilizable utilizando el SDK de Apache Beam. - Configurar y monitorear la ejecución del pipeline, el escalado y la asignación de recursos. - Aplicar las mejores prácticas para el manejo de errores, la depuración y la optimización del rendimiento del pipeline. El curso comienza con definiciones centrales y los fundamentos del diseño de pipelines antes de pasar a la construcción práctica de pipelines tanto para escenarios por lotes como de streaming en tiempo real. Progresará a través de explicaciones escritas, desgloses arquitectónicos y ejercicios de código estructurados. Este curso está diseñado para ingenieros de datos principiantes, analistas y desarrolladores que desean aprender flujos de trabajo de datos serverless; no se requiere experiencia previa con Dataflow. Comience a construir pipelines de datos escalables y serverless hoy mismo.