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Data Google Cloud Platform (GCP)

28 de Enero 2026

15:30h a 18:00h (Online)

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Aprende sobre Data Google Cloud Platform (GCP) con Stratebi

Fabric

Data Google Cloud Platform (GCP) es la plataforma de nube de Google que ofrece servicios de cómputo, almacenamiento, datos y analítica a escala global. Incluye soluciones como Compute Engine, Google Kubernetes Engine, Cloud Storage y BigQuery y provee capacidades de IA/ML y pipelines de datos gestionados.

En Stratebi somos especialistas en arquitecturas de datos y analítica en la nube, trabajando con grandes clientes y desarrollando soluciones integradas en Google Cloud Platform para extracción, procesamiento y visualización de datos.

Somos especialistas certificados en Google Cloud

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Nuestros expertos ponentes

EmilioArias

Emilio Arias

Gonzalo

Gonzalo Morán

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Temario

1️⃣ Fundamentos de la Plataforma de Datos en GCP

  • Arquitectura de referencia de una plataforma de datos moderna
  • Desafíos de arquitectura: escalabilidad y elasticidad
  • Georredundancia y continuidad de servicio
  • Rendimiento y optimización de costos (FinOps)
  • Seguridad y aislamiento entre entornos
  • Organización de folders, projects y regiones en GCP

2️⃣ Almacenamiento de Datos

  • Estructuración de zonas bronze, silver y gold
  • Cloud Storage: buckets, clases y versiones
  • Buenas prácticas de seguridad, organización y particionamiento
  • BigQuery: dataset, table (internal/external), partitioning y clustering
  • Carga de datos desde GCS y optimización de consultas
  • Control de costos (slots)

3️⃣ Ingesta y Streaming de Datos

  • Pub/Sub: topics, subscriptions y patrones pub/sub
  • Uso de Pub/Sub para telemetría e integración IoT
  • Dataflow: procesamiento streaming y batch (Python vs Java)
  • Integración Dataflow con Pub/Sub, BigQuery y Cloud Storage
  • Datastream: CDC y replicación desde bases transaccionales

4️⃣ Procesamiento y Transformación de Datos

  • BigQuery como motor de transformación SQL
  • Vistas, materialized views y tablas derivadas
  • Partitioned y clustered tables; SQL avanzado
  • Dataform: orquestación, control de dependencias y versionado
  • Integración con repositorios Git

5️⃣ Gestión y Versionado de Artefactos

  • Artifact Registry para artefactos ETL, scripts y modelos
  • Versionado y despliegue controlado
  • Integración con Dataflow, Cloud Run o Composer

6️⃣ Análisis y Visualización

  • Modelado dimensional (hechos y dimensiones)
  • Looker / Looker Studio: conexión directa con BigQuery
  • Creación de dashboards y modelos semánticos

7️⃣ Machine Learning e Inteligencia Artificial

  • Vertex AI: entrenamiento y despliegue de modelos
  • BigQuery ML: crear modelos predictivos desde SQL
  • Looker (preview) y Agent Space
  • Evaluación, predicción y monitoreo de resultados

8️⃣ Gobernanza, Seguridad y Observabilidad

  • Cloud Monitoring & Logging: supervisión y alertas
  • Dataplex: gobernanza, metadatos y linaje
  • Gobierno de BigQuery: permisos por dataset y tabla
  • Data masking, etiquetado, clasificación y retención
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