Diseño de Data Lakes y Data Warehouses con GCP

Las organizaciones generan hoy en día volúmenes masivos de datos, pero almacenar, gestionar y analizar esta información de manera eficiente sigue siendo un desafío importante. Los métodos de almacenamiento tradicionales a menudo crean silos aislados, impidiendo que los equipos extraigan información oportuna y procesable. Este curso basado en texto te guiará a través de la transición de sistemas de almacenamiento heredados a arquitecturas de datos modernas en la nube. Comprenderás cómo combinar la flexibilidad rentable de los data lakes con el poder analítico estructurado de los data warehouses en una arquitectura unificada de lakehouse en GCP. Lo que aprenderás: - Comprender las diferencias fundamentales entre data lakes, data warehouses y lakehouses de datos modernos. - Configurar soluciones de almacenamiento escalables utilizando Cloud Storage y BigQuery para cargas de trabajo analíticas. - Aplicar patrones modernos de lakehouse para unificar flujos de datos estructurados y no estructurados. - Implementar formatos de tabla abiertos como Apache Iceberg para garantizar un alto rendimiento y estándares abiertos. - Establecer políticas fundamentales de gobernanza y seguridad de datos para proteger activos de datos sensibles en la nube. El curso comienza con terminología esencial y definiciones estructurales antes de guiarte a través de principios de diseño arquitectónico y configuraciones prácticas en la nube. Reforzarás tus conocimientos a través de revisiones conceptuales escritas y ejercicios de diseño estructural. Este curso está diseñado para ingenieros de datos principiantes, arquitectos de la nube y profesionales de TI que desean construir una base sólida en arquitectura de datos en la nube sin necesidad de experiencia previa en almacenamiento en la nube. Comienza a leer hoy mismo para diseñar plataformas de datos en la nube modernas, eficientes y escalables.