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.
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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About this Course
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다음 전문 분야의 5개 강좌 중 5번째 강좌:
유동적 마감일
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중급 단계
완료하는 데 약 16시간 필요
스페인어
자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 1시간 필요
Módulo 1: Arquitectura de las canalizaciones de estadísticas de transmisión
완료하는 데 1시간 필요
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
완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 34분)
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
완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 70분)
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
완료하는 데 1시간 필요
3개 동영상 (총 20분)
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
완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 63분)
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
Google 클라우드 정보
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
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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