About this Course
최근 조회 12,726

다음 전문 분야의 5개 강좌 중 1번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 16시간 필요

권장: 1 semana de estudio, de 6 a 10 horas por semana...

스페인어

자막: 스페인어, 영어

귀하가 습득할 기술

Big DataBigqueryMachine LearningGoogle Cloud Platform

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 14분 필요

Introducción a la Especialización en datos y aprendizaje automático de Google Cloud Platform

4개 동영상 (총 13분), 1 reading
4개의 동영상
Descripción general y programa del curso5m
Cómo comenzar a usar Google Cloud Platform y Qwiklabs2m
Conozca a su instructor3m
1개의 읽기 자료
Lectura: Léame1m
완료하는 데 1시간 필요

Introducción a Google Cloud Platform y a sus productos para macrodatos

5개 동영상 (총 31분), 1 quiz
5개의 동영상
¿Qué es Google Cloud Platform?14m
Productos de macrodatos de GCP9m
Casos de uso5m
Recursos del módulo30
1개 연습문제
Revisión del módulo30m
완료하는 데 4시간 필요

Módulo 2: Fundamentos de Google Cloud Platform: Compute y Storage

9개 동영상 (총 55분), 1 reading, 3 quizzes
9개의 동영상
CPU bajo demanda7m
Descripción general del lab37
Revisión del lab8m
Un sistema de archivos global (Cloud Storage)14m
Descripción general del lab1m
Revisión del lab14m
Revisión del módulo3m
Recursos del módulo3m
1개의 읽기 자료
Recursos del módulo10m
1개 연습문제
Revisión del módulo30m
완료하는 데 4시간 필요

Módulo 3: Análisis de Datos en la Nube

10개 동영상 (총 90분), 3 quizzes
10개의 동영상
Pasos importantes hacia la transformación20m
Su base de datos de SQL en la nube5m
Descripción general del lab24
Revisión del lab22m
Hadoop administrado en la nube8m
Descripción general del lab17
Revisión del lab27m
Revisión del módulo3m
Recursos del módulo1m
1개 연습문제
Revisión del módulo30m
완료하는 데 5시간 필요

Escalamiento del análisis de datos: Procesamiento con GCP

21개 동영상 (총 82분), 1 reading, 4 quizzes
21개의 동영상
Acceso aleatorio rápido11m
Almacenamiento y consulta interactiva de petabytes con Google BigQuery3m
Transferencia de datos a BigQuery2m
Desarrollo interactivo e iterativo con Cloud Datalab1m
Demostración de Cloud Datalab3m
Compatibilidad de Datalab con BigQuery2m
Descripción general del lab27
Revisión del lab: Configuración de Datalab5m
Revisión del lab: Trabajo en un notebook de IPython6m
Introducción25
Aprendizaje automático con TensorFlow8m
Entrenamiento y creación de un modelo de red neuronal: Parte 11m
Entrenamiento y creación de un modelo de red neuronal: Parte 25m
Descripción general del lab4m
Modelos de aprendizaje automático precompilados4m
Ejemplos de API de AA precompiladas8m
Revisión del lab8m
Revisión del módulo2m
Recursos sobre escalamiento del análisis de datos10
Recursos sobre aprendizaje automático15
1개의 읽기 자료
Escalamiento del análisis de datos: Recursos10m
1개 연습문제
Revisión del módulo30m
완료하는 데 1시간 필요

Arquitecturas de procesamiento de datos: Escalabilidad en la transferencia, la transformación y la carga

4개 동영상 (총 9분), 1 reading, 1 quiz
4개의 동영상
Arquitecturas orientadas a los mensajes3m
Canalizaciones de datos sin servidores3m
Revisión del módulo32
1개의 읽기 자료
Recursos del módulo5m
1개 연습문제
Revisión del módulo30m
완료하는 데 15분 필요

Resumen de Google Cloud Platform, macrodatos y AA

3개 동영상 (총 5분), 1 reading
3개의 동영상
Próximos pasos1m
Recursos adicionales38
1개의 읽기 자료
Recursos del módulo10m
4.7
59개의 리뷰Chevron Right

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Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español의 최상위 리뷰

대학: SZJul 5th 2019

Recomendable para quienes tengan la iniciativa de aprender nuevas tecnologías acerca de Big Data y Machine Learning, el curso hace un barrido de las principales herramientas que se encuentran en GCP.

대학: CGApr 25th 2019

Muy buen primer paso dentro del nuevo mundo que ofrece GCP, espero continuar estudiando sobre el y lo más importante, ayudado a la transformación Digital de mi Organización. Gracias Totales..

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 <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform en Español

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

  • Para inscribirse en este curso, los participantes deben tener aproximadamente un (1) año de experiencia en uno o más de los siguientes:• Un lenguaje de consultas común, como SQL• Actividades de extracción, transformación y carga• Modelado de datos• Aprendizaje automático o estadísticas• Programación en Python

  • A fin de ser apto para la prueba gratuita, necesitará lo siguiente:- Una cuenta de Google (en la actualidad, Google está bloqueado en China)- Una tarjeta de crédito o una cuenta bancaria- Aceptar las Condiciones del servicioNota: Existe un problema conocido en ciertos países de la UE que impide que las personas puedan registrarse. Sin embargo, si ve un posible beneficio económico, puede registrarse en la prueba gratuita como “empresa”. Más información en https://support.google.com/cloud/answer/6090602Encontrará más Preguntas frecuentes sobre la prueba gratuita de Google Cloud Platform aquí: https://cloud.google.com/free-trial/Para obtener más información sobre cómo funciona la prueba gratuita, visite la página de documentación aquí: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Si su cuenta de Google actual ya no es apta para la prueba gratuita de Google Cloud Platform, puede crear otra cuenta de Google. Debe usar su nueva cuenta de Google para registrarse en la prueba gratuita.

  • Consulte la página siguiente para obtener más información: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Sí. Este curso en línea está basado en la capacitación guiada por instructores que se conocía como CPB100.

  • Este curso abarca los temas que se presentan en el examen de certificación; sin embargo, recomendamos una preparación adicional que incluya experiencia práctica con productos. La mejor preparación para la certificación es la experiencia práctica en el mundo real. Consulte la guía de preparación para la certificación de Profesional certificado por Google como ingeniero de datos para obtener más información y acceder a recursos: https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • El Programa de certificación de Google ofrece a los clientes y a los socios una forma de demostrar sus habilidades técnicas en un puesto de trabajo y tecnología en particular. Se evalúa a los candidatos mediante una variedad de métodos estándares de la industria, rigurosamente preparados para determinar si cumplen con los estándares de aptitud que Google exige. Más información aquí: https://cloud.google.com/certification/

  • Una vez que se inscriba para obtener un Certificado, tendrá acceso a todos los videos, los cuestionarios y las tareas de programación (si corresponde). Las tareas que revisarán otros pares solo se pueden presentar para su revisión una vez que comience la sesión de clases. Si quiere explorar el curso sin comprarlo, es posible que no pueda acceder a ciertas tareas.

  • No hay problema. Los cronogramas de los cursos son flexibles. El pago del curso le otorga 180 días de acceso completo al curso, durante los que será apto para obtener el Certificado. Se dan sugerencias de plazos en los cursos que se realizan al ritmo del estudiante, pero no se lo penalizará si no cumple con los plazos, con la condición de que obtenga su Certificado en un máximo de 180 días. Es posible que los cursos basados en sesiones exijan que se cumplan los plazos para cumplir los objetivos; pero si se atrasa, puede pedir la transferencia a una sesión posterior y todo el trabajo que realizó se transferirá también.

  • Si paga por el curso, tendrá acceso a todas las funciones y el contenido que necesita para obtener el Certificado del curso. Si aprueba el curso, su Certificado electrónico se agregará a su página de Logros. Desde ahí, podrá imprimirlo o agregarlo a su perfil de LinkedIn. Tenga en cuenta que el Certificado del curso no significa que se obtiene crédito académico oficial de la institución asociada que ofrece el curso.

  • Podrá acceder a todos los videos, las lecturas y los debates sin costo alguno. También podrá presentar tareas y obtener una calificación sin costo. Si desea obtener un Certificado, debe comprar el curso o puede solicitar Ayuda financiera.

  • Será apto para un reembolso completo hasta dos semanas después de la fecha de pago, o (en el caso de cursos que se lanzaron recientemente) hasta dos semanas después del inicio de la primera sesión del curso, lo que ocurra más tarde. No podrá recibir un reembolso una vez que haya obtenido un Certificado del curso, incluso si lo completa en las dos semanas durante las que es apto para solicitar un reembolso. Consulte nuestra política de reembolso completa.

  • Sí. Coursera ofrece ayuda financiera a los estudiantes que quieren completar un curso, pero que no pueden pagarlo. Para solicitar ayuda, haga clic en “Apply for Financial Aid” (Solicitar ayuda financera) debajo del botón “Inscribirse”. Se le pedirá que complete una solicitud sencilla; no se le pedirá nada más.

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