Este curso acelerado a pedido de una semana está basado en Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Mediante una serie de clases por video, demostraciones y labs prácticos, aprenderá a compilar canalizaciones de datos de transmisión con Google Cloud Pub/Sub y Dataflow para poder tomar decisiones en tiempo real. Además, aprenderá a compilar paneles a fin de procesar resultados personalizados para distintos públicos interesados. Requisitos previos: • Haber completado el curso Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals (o contar con experiencia equivalente) • Conocimientos de Java Objetivos: • Comprender casos prácticos de estadísticas de transmisiones en tiempo real • Usar el servicio de mensajería asíncrona de Google Cloud Pub/Sub para administrar eventos de datos • Escribir canalizaciones de transmisión y ejecutar transformaciones cuando sea necesario • Familiarizarse con ambos lados de una canalización de transmisión: la producción y el consumo • Interoperar Dataflow, BigQuery y Cloud Pub/Sub para realizar transmisiones y análisis en tiempo real
이 강좌는 Data Engineering on Google Cloud Platform en Español 전문 분야의 일부입니다.
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform en Español
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주
1완료하는 데 1시간 필요
Módulo 1: Arquitectura de las canalizaciones de estadísticas de transmisión
5개 동영상 (총 39분), 1 reading, 1 quiz
5개의 동영상
Desafío n.º 1: Los volúmenes variables deben contar con capacidad de transferencia para realizar ajustes y ser tolerantes a errores4m
Desafío n.º 2: Es normal que haya latencia5m
Desafío n.º 3: Se necesitan estadísticas instantáneas6m
Análisis de algunos ejemplos de transmisiones8m
1개의 읽기 자료
Hoja de cálculo de lab10m
1개 연습문제
Cuestionario del Módulo 130m
완료하는 데 2시간 필요
Módulo 2: Cómo transferir volúmenes variables
4개 동영상 (총 34분), 2 quizzes
4개의 동영상
Cómo funciona: temas y suscripciones14m
Descripción general del lab34
Demostración y repaso del lab8m
1개 연습문제
Cuestionario del Módulo 230m
완료하는 데 3시간 필요
Módulo 3: Cómo implementar canalizaciones de transmisión
6개 동영상 (총 70분), 2 quizzes
6개의 동영상
Desafíos del procesamiento de transmisión14m
Compilación de una canalización de procesamiento de transmisión para los datos de tráfico en vivo11m
Manejo de datos tardíos: marcas de agua, activadores y acumulación14m
Descripción general del lab35
Demostración y repaso del lab15m
1개 연습문제
Cuestionario del Módulo 330m
완료하는 데 1시간 필요
Módulo 4: Paneles y estadísticas de transmisión
3개 동영상 (총 20분), 2 quizzes
3개의 동영상
Descripción general del lab45
Demostración y repaso del lab5m
1개 연습문제
Cuestionario del Módulo 44m
완료하는 데 3시간 필요
Módulo 5: Cómo manejar los requisitos de capacidad de procesamiento y latencia
8개 동영상 (총 63분), 2 quizzes
8개의 동영상
Bigtable: NoSQL de alto rendimiento, rápido y con ajuste de escala automático4m
Cómo hacer transferencias hacia Bigtable4m
Cómo diseñar para Bigtable23m
Cómo hacer transmisiones hacia Bigtable1m
Demostración y repaso del lab4m
Consideraciones de rendimiento6m
Resumen de la especialización Data Engineering on GCP8m
1개 연습문제
Cuestionario del Módulo 530m
4.9
2개의 리뷰Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform en Español의 최상위 리뷰
Un cierre muy completo para el curso, ayudan mucho los ejemplos. Me queda implementar una solución propia con todos los conocimientos adquiridos.
Google 클라우드 정보
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Data Engineering on Google Cloud Platform en Español 전문 분야 정보
Especialización acelerada en línea de cinco semanas de duración, donde los participantes reciben una introducción práctica en el diseño y compilación de sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform. Usando una combinación de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes aprenderán a diseñar sistemas de procesamiento de datos, compilar canalizaciones de datos de extremo a extremo, analizar datos y llevar a efecto funciones de aprendizaje automático. Este curso le enseñará las siguientes habilidades:
• Diseñar y crear sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform
• Aprovechar los datos no estructurados mediante Spark y las API de AA en Cloud Dataproc
• Procesar los datos por lotes y de transmisión mediante la implementación de canalizaciones de datos de ajuste de escala automático en Cloud Dataflow
• Generar estadísticas empresariales a partir de conjuntos de datos muy grandes mediante Google BigQuery
• Entrenar, evaluar y predecir por medio de los modelos de aprendizaje automático con Tensorflow y Cloud ML
• Extraer estadísticas al instante a partir de los datos de transmisión
Este curso está dirigido a desarrolladores experimentados responsables de la administración de transformaciones de macrodatos.
>>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<
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