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다음 특화 과정의 5개 강좌 중 3번째 강좌:

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중급 단계

완료하는 데 약 11시간 필요

스페인어

자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어...

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제공자:

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

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완료하는 데 2시간 필요

Módulo 1: Introducción a Cloud Dataproc

완료하는 데 2시간 필요
16개 동영상 (총 52분)
16개의 동영상
Presentación de Cloud Dataproc1m
¿Cómo se pueden definir los datos no estructurados?4m
Obtención de valor a partir de datos no estructurados7m
Enfoques de trabajo con macrodatos4m
Orígenes de MapReduce y Hadoop5m
Exceso de sobrecarga con Hadoop local1m
Comparación de Cloud Dataproc y las alternativas de Hadoop2m
Creación de un clúster de Dataproc4m
Personalización de Dataproc3m
Dataproc y la CLI40
Lab 1: Descripción general11
Lab 1: Demostración y repaso7m
Tipos personalizados de máquinas3m
VM interrumpibles3m
Conclusión41
1개 연습문제
Cuestionario del módulo 130m
완료하는 데 3시간 필요

Módulo 2: Ejecución de trabajos de Dataproc

완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 51분)
13개의 동영상
Métodos de envío de trabajos1m
Lab 2: Descripción general1m
Lab 2: Demostración y repaso11m
Separación del almacenamiento y el procesamiento6m
Evolución del procesamiento de datos5m
La importancia de las herramientas de redes en el procesamiento de datos3m
Separación del almacenamiento y el procesamiento con Spark1m
Envío de trabajos de Spark3m
Descripción general de los conceptos de Spark2m
Descripción general del lab45
Lab 3: Demostracion y repaso8m
Conclusión del módulo18
1개 연습문제
Cuestionario del módulo 230m
완료하는 데 3시간 필요

Módulo 3: Aproveche GCP

완료하는 데 3시간 필요
10개 동영상 (총 37분)
10개의 동영상
Asistencia de BigQuery8m
Lab  4: Descripción general31
Lab 4: Demostración y repaso4m
Personalización de clústeres4m
Instalación de software en un clúster de Dataproc7m
Lab 5: Descripción general17
Lab 5: Demostración y repaso8m
Conclusión58
Repaso19
1개 연습문제
Cuestionario del módulo 330m
완료하는 데 2시간 필요

Módulo 4: Análisis de datos no estructurados

완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 24분)
7개의 동영상
Análisis detallado del aprendizaje automático3m
Ejemplos de aplicación del AA3m
Análisis detallado de Natural Language Processing2m
Lab 6: Descripción general1m
Lab 6: Demostración y repaso10m
Conclusión16
1개 연습문제
Cuestionario del módulo 430m

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

자주 묻는 질문

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