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다음 특화 과정의 5개 강좌 중 2번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 8시간 필요
스페인어
자막: 스페인어, 영어
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제공자:

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

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완료하는 데 7분 필요

Introducción

완료하는 데 7분 필요
2개 동영상 (총 7분)
2개의 동영상
Cómo comenzar a usar Google Cloud Platform y Qwiklabs4m
완료하는 데 2시간 필요

Data Engineering

완료하는 데 2시간 필요
13개 동영상 (총 55분)
13개의 동영상
Analice los desafíos de la ingeniería de datos8m
Introducción a BigQuery3m
Data lakes y almacenes de datos5m
Demostración: Consultas federadas con BigQuery6m
Comparación entre bases de datos transaccionales y almacenes de datos4m
Asóciese eficazmente con otros equipos de datos6m
Maneje el acceso y la administración de datos2m
Demostración: Cómo buscar PII en su conjunto de datos con la API de DLP1m
Compile canalizaciones listas para la producción2m
Revise el caso de éxito de un cliente de GCP3m
Resumen1m
Introducción al lab: Cómo utilizar BigQuery para analizar datos17
1개 연습문제
Introducción a Data Engineering30m
완료하는 데 2시간 필요

Cómo compilar un data lake

완료하는 데 2시간 필요
10개 동영상 (총 58분)
10개의 동영상
Almacenamiento de datos y opciones de ETL en GCP4m
Cómo compilar un data lake con Cloud Storage10m
Demostración: Cómo optimizar costos con las clases de Google Cloud Storage y Cloud Functions7m
Cómo proteger Cloud Storage5m
Cómo almacenar todos los tipos de datos5m
Demostración: Cómo ejecutar consultas federadas en archivos Parquet y OCR en BigQuery4m
Cómo almacenar datos relacionales en la nube1m
Cloud SQL como un data lake relacional7m
Lab: Cómo cargar datos de taxis en Cloud SQL27
1개 연습문제
Cómo compilar un data lake4m
2

2

완료하는 데 4시간 필요

Cómo compilar un almacén de datos

완료하는 데 4시간 필요
17개 동영상 (총 93분)
17개의 동영상
Introducción a BigQuery1m
Demostración: Cómo consultar TB de datos en segundos7m
Cómo comenzar9m
Cómo cargar datos11m
Introducción al lab: Cómo cargar datos en BigQuery21
Cómo explorar esquemas24
Demostración: Cómo explorar esquemas10m
Diseño de esquemas3m
Campos anidados y repetidos8m
Demostración: Campos anidados y repetidos15m
Introducción al lab: Cómo trabajar con datos de JSON y arreglo en BigQuery13
Cómo optimizar con particiones y agrupamiento en clústeres5m
Demostración: Cómo crear tablas particionadas7m
Demostración: Particiones y agrupamiento en clústeres6m
Vista previa: Cómo transformar datos por lotes y de transmisión2m
Resumen1m
1개 연습문제
Cómo compilar un almacén de datos4m
완료하는 데 2분 필요

Resumen

완료하는 데 2분 필요
1개 동영상 (총 2분)
1개의 동영상

Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud en Español 특화 과정 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 <<<...
Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud en Español

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