Fundamentos del Procesamiento de Datos Serverless con Dataflow

En el mundo actual impulsado por los datos, procesar conjuntos de datos masivos de forma rápida y eficiente es una habilidad crítica para cualquier desarrollador o profesional de datos. La gestión de una infraestructura de servidor compleja puede ralentizarte, pero el procesamiento de datos serverless te permite centrarte completamente en tu código y análisis. Este curso, solo de texto, te guiará a través de los conceptos fundamentales de las arquitecturas de datos serverless, mostrándote cómo construir pipelines que escalan automáticamente para manejar cualquier carga de trabajo. Comenzarás con la terminología clave y las definiciones fundamentales antes de progresar al diseño práctico de pipelines. A través de explicaciones escritas y ejemplos de código claros, aprenderás a escribir, probar y ejecutar tus propios flujos de trabajo serverless. Lo que aprenderás: * Comprender la arquitectura central del procesamiento de datos serverless y Dataflow; * Escribir pipelines de datos robustos utilizando el SDK de Apache Beam con sugerencias de tipos de Python modernas; * Aplicar transformaciones para procesar tanto datos históricos en batch como datos en streaming en tiempo real; * Configurar estrategias de windowing y triggering para gestionar datos que llegan tarde; * Practicar la escritura de pruebas unitarias para tus pipelines de datos para garantizar la fiabilidad del código; * Ejecutar y monitorizar pipelines en una infraestructura serverless totalmente gestionada. Este curso está diseñado para ingenieros de datos, desarrolladores y analistas principiantes que desean aprender el procesamiento de datos serverless desde cero. No se requiere experiencia previa con Dataflow o Apache Beam, aunque una familiaridad básica con los conceptos de programación es útil. Comienza a leer hoy mismo para construir tu base en la ingeniería de datos serverless.