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⏱ 2 h 48 min📚 28 lecciones
Fundamentos de Cloud Spanner para bases de datos relacionales a escala
Aprenda a diseñar, configurar y consultar bases de datos relacionales escalables globalmente con Cloud Spanner, diseñado para desarrolladores y administradores de bases de datos nuevos en la plataforma.
💬Instructor de IA Pregunta sobre cualquier lección y recibe una respuesta clara al instante, cuando quieras.
🕐Empieza cuando quieras Sin horarios ni fechas límite: aprende a tu ritmo, cuando quieras.
🌐En español Lecciones, tareas y certificado: todo completamente en tu idioma.
Sobre este curso
Las aplicaciones modernas exigen bases de datos que combinen la fuerte consistencia de los sistemas relacionales con la escalabilidad horizontal de las plataformas no relacionales. Este curso basado en texto lo guiará a través de Cloud Spanner, el servicio de base de datos relacional totalmente administrado y diseñado para manejar cargas de trabajo transaccionales a cualquier escala. Pasará de las bases de datos tradicionales de una sola instancia a una arquitectura distribuida globalmente sin sacrificar las capacidades SQL ni la conformidad ACID.
Al completar este curso, comprenderá cómo diseñar la arquitectura, el esquema y las consultas de bases de datos que abarcen múltiples regiones mientras mantiene una alta disponibilidad y consistencia.
Lo que aprenderá:
- Comprender la arquitectura principal de Cloud Spanner y cómo logra la consistencia global
- Diseñar esquemas optimizados utilizando la intercalación de tablas padre-hijo para minimizar la latencia
- Aplicar las mejores prácticas de consultas SQL adaptadas para planes de ejecución de consultas distribuidas
- Configurar instancias de bases de datos, asignaciones de nodos y ajustes de replicación
- Implementar patrones modernos de acceso a datos utilizando bibliotecas de clientes y APIs
- Practicar el monitoreo del rendimiento de la base de datos, estadísticas de consultas y bloqueos de transacciones
Este curso comienza con conceptos fundamentales de bases de datos distribuidas, protocolos de consenso y estructuras relacionales, antes de pasar al diseño práctico de esquemas, manipulación de datos y optimización del rendimiento. Leerá explicaciones claras paso a paso y analizará ejemplos reales de configuración y consultas.
Este curso está diseñado para desarrolladores backend, administradores de bases de datos y arquitectos de cloud que son nuevos en Cloud Spanner y desean construir sistemas relacionales altamente escalables. No se requiere experiencia previa con bases de datos distribuidas, aunque es útil tener una comprensión básica de SQL estándar y conceptos generales de bases de datos.
Comience a leer hoy para dominar las bases de datos relacionales escalables globalmente con Cloud Spanner.
Contenido del curso
Lo que obtendrás
📜Certificado de finalización Añádelo a tu perfil de LinkedIn
💬Tutor AI personal ¿Atascado en una lección? Pregúntale a tu tutor integrado lo que quieras, cuando quieras.
♾️Acceso de por vida Vuelve cuando quieras, sin caducidad
📱Teléfono o computadora Funciona en cualquier dispositivo
💸Reembolso de 14 días Sin preguntas
⚡Breve y enfocado 2 h 48 min de contenido práctico
Certificado de finalización
Cada curso que completas en PickAClass emite una credencial como esta — original, con su propio código, verificable por URL y detallada sobre lo que realmente demostraste.
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Habilidades demostradas
✓
Análisis de patrones de comportamiento
Fundamental
1.2 h
✓
Marcos de arquitectura de decisiones
Competente
1.4 h
✓
Diseño de pruebas A/B
Competente
1.7 h
✓
Redacción conductual
Avanzado
1.9 h
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Fundamentos de Cloud Spanner para bases de datos relacionales a escala
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Detalle de desempeño
Resumen del curso
Lecciones completadas14 / 14
Preguntas de práctica26 / 28
Tareas entregadas4 (prom. 4.5 / 5)
Proyecto finalRevisado — 4.6 / 5
Práctica total6.2 h
Referencia de desempeño
Posición en la cohorteTop 12% de 1,625
Tiempo hasta completar11 días (mediana: 22)
Puntuación de dominio91 / 100
Puntuación de preguntas de práctica94%
Verificación de habilidadRuta de habilidad verificada