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Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud en Español 특화 과정
Ingeniería de datos en Google Cloud Platform. Desarrollo profesional en ingeniería de datos utilizando macrodatos y aprendizaje automático.
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귀하가 습득할 기술
이 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 <<<
응용 학습 프로젝트
Esta especialización incluye labs prácticos. Deberá tener una cuenta de Google (puede usar una de Gmail) y registrarse en una cuenta de prueba gratuita de Google Cloud Platform,. La prueba gratuita tiene un límite de 12 meses o $300 dólares de crédito, lo que termine primero. Es por ello que nuestra especialización está diseñada para completarse en cuatro semanas.
Estos componentes prácticos le permitirán aplicar las habilidades que adquiera en las clases en video. Los proyectos incorporarán temas como Google BigQuery, que se usan y configuran en Codelabs. Además, adquirirá experiencia práctica con los conceptos que se explican en todos los módulos.
학습자 경력 결과
25%
이 특화 과정을(를) 수료한 후 새로운 경력을 시작함
14%
급여 인상 또는 승진하기
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
중급 단계
관련 경험이 어느 정도 필요합니다.
완료하는 데 약 4개월 필요
매주 4시간 권장
스페인어
자막: 스페인어, 영어
학습자 경력 결과
25%
이 특화 과정을(를) 수료한 후 새로운 경력을 시작함
14%
급여 인상 또는 승진하기
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
중급 단계
관련 경험이 어느 정도 필요합니다.
완료하는 데 약 4개월 필요
매주 4시간 권장
스페인어
자막: 스페인어, 영어
이 전문 분야에는 5개의 강좌가 있습니다.
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español
436개의 평가
En este curso a pedido y acelerado de 1 semana, los participantes descubrirán las capacidades de los macrodatos y del aprendizaje automático de Google Cloud Platform (GCP). Además, se proporciona una descripción general rápida de Google Cloud Platform y más detalles sobre las capacidades de procesamiento de datos.
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP en Español
20개의 평가
Los dos componentes clave de cualquier canalización de datos son los data lakes y los almacenes de datos. En este curso, se destacan casos prácticos para cada tipo de almacenamiento y se explican los detalles técnicos de las soluciones de data lake y almacenes de datos disponibles en Google Cloud Platform. Además, se describe la función de un ingeniero de datos, se detallan los beneficios de una canalización de datos exitosa para las operaciones comerciales y se analiza por qué la ingeniería de datos se debe realizar en un entorno en la nube. Los participantes obtendrán experiencia práctica sobre los data lakes y los almacenes de datos en Google Cloud Platform mediante QwikLabs.
Building Batch Data Pipelines on GCP en Español
8개의 평가
Por lo general, la canalización de datos se clasifica en uno de los siguientes paradigmas: Extraer-cargar, Extraer-cargar-transformar o Extraer-transformar-cargar. En este curso, se describe cuál es el paradigma que se debe usar y en qué momento usarlo para los datos por lotes. Además, en este curso, se presentan diferentes tecnologías de Google Cloud Platform para la transformación de datos, entre las que se incluyen BigQuery, la ejecución de Spark en Cloud Dataproc, los gráficos de canalización en Cloud Data Fusion y el procesamiento de datos sin servidores mediante Cloud Dataflow. Los participantes obtendrán experiencia práctica sobre cómo compilar los componentes de la canalización de datos en Google Cloud Platform mediante QwikLabs.
Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP en Español
*Nota: Este es un curso nuevo con contenido actualizado diferente de la versión anterior de esta especialización.
제공자:
Google 클라우드
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자주 묻는 질문
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