Procesamiento de datos: pipelines, Apache Spark y cómputo paralelo
Contenido del curso
Herramientas del ciclo de DataOps
- 6
Agile en ingeniería de datos
04:56 min - 7
Lenguajes de programación e ingeniería de software
07:54 min - 8
¿Dónde y cómo escribir tu código en ingeniería de datos?
04:33 min - 9
Automatización y scripting
02:52 min - 10
Fuentes de datos: SQL, NoSQL, API y web scraping
05:40 min - 11
Procesamiento de datos: pipelines, Apache Spark y cómputo paralelo
Viendo ahora - 12
Automatizar los pipelines: Airflow
05:00 min - 13
Containers y empaquetamiento: Docker y Kubernetes
02:30 min - 14
Manejo de ambientes para datos
02:51 min - 15
Testing de software y de datos
02:52 min - 16
CI/CD basico
02:27 min - 17
Servidores y computación en la nube para data
04:41 min - 18
Reentrenamiento y control de salud de servicios
03:03 min - 19
Medición de indicadores y seguimiento a proyectos
02:57 min
Ejerciendo como Data Engineer
Conclusiones
Procesamiento de datos: pipelines, Apache Spark y cómputo paralelo
