Este curso de una semana, acelerado y a pedido se basa en Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Mediante una combinación de clases por video, demonstraciones y labs prácticos, aprenderá a crear canalizaciones de datos de transmisión usando Pub/Sub y Dataflow de Google Cloud a fin de permitir la toma de decisiones en tiempo real. También aprenderá a crear paneles para presentar resultados personalizados para diversas audiencias de partes interesadas. Requisitos previos: • Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals (o experiencia equivalente) • Cierto conocimiento sobre Java Objetivos: • Comprender los casos prácticos de estadísticas de transmisión en tiempo real • Usar el servicio de mensajería asíncrona de PubSub de Google Cloud para administrar eventos de datos • Escribir canalizaciones de transmisión y ejecutar transformaciones cuando sea necesario • Familiarizarse con ambos extremos de una canalización de transmisión: producción y consumo • Interoperar Dataflow, BigQuery y Cloud Pub/Sub para lograr una transmisión y un 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
제공자:
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
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 3: Se necesitan estadísticas instantáneas6m
Análisis de algunos ejemplos de transmisiones8m
1개의 읽기 자료
Hoja de cálculo de lab10m
1개 연습문제
Cuestionario del Módulo 14m
완료하는 데 2시간 필요
Módulo 2: Cómo transferir volúmenes variables
4개 동영상 (총 34분), 2 quizzes
4개의 동영상
Demostración y repaso del lab8m
1개 연습문제
Cuestionario del Módulo 28m
완료하는 데 2시간 필요
Módulo 3: Cómo implementar canalizaciones de transmisión
6개 동영상 (총 70분), 2 quizzes
6개의 동영상
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 32m
완료하는 데 1시간 필요
Módulo 4: Paneles y estadísticas de transmisión
3개 동영상 (총 20분), 2 quizzes
1개 연습문제
Cuestionario del Módulo 44m
완료하는 데 2시간 필요
Módulo 5: Cómo manejar los requisitos de capacidad de procesamiento y latencia
8개 동영상 (총 63분), 2 quizzes
8개의 동영상
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 56m
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 <<<
자주 묻는 질문
등록 전에 강좌를 미리 볼 수 있나요?
예. 등록하기 전에 첫 번째 비디오를 미리 보고 강의 계획을 검토할 수 있습니다. 미리 보기에 포함되지 않은 콘텐츠를 이용하려면 강좌를 구매해야 합니다.
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
세션 시작일 전에 강좌에 등록하면 해당 강좌의 모든 강의 비디오 및 읽기 자료에 접근할 수 있습니다. 수업이 시작되면 과제를 제출할 수 있습니다.
등록하면 무엇을 이용할 수 있나요?
등록 후 세션이 시작되면 읽기 자료 항목 및 강좌 토론 포럼을 포함하여 모든 비디오와 기타 리소스를 이용할 수 있습니다. 연습 평가를 보고 제출하며 필요한 성적 평가 과제를 완료하여 성적을 받고 강좌 수료증을 취득할 수 있습니다.
강좌 수료증을 언제 받게 되나요?
강좌를 성공적으로 수료하면 전자 강좌 수료증이 성취도 페이지에 추가됩니다. 해당 페이지에서 강좌 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다.
이 강좌를 청강할 수 없는 이유는 무엇인가요?
이 강좌는 현재 Coursera에서 수업료를 결제했거나 재정 지원(해당하는 경우)을 받은 학습자만 이용할 수 있는 강좌입니다.
환불 규정은 어떻게 되나요?
재정 지원을 받을 수 있나요?
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.
Coursera는 세계 최고의 교육에 대한 보편적인 접근 기회를 제공하며,
최고의 대학 및 기관들과 제휴하여 온라인 강좌를 제공합니다.
© 2019 Coursera Inc. All rights reserved.
