Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud en Español
Google Cloud via Coursera Specialization
Overview
Save Big on Coursera Plus. 7,000+ courses at $160 off. Limited Time Only!
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
Syllabus
Course 1: Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español
- Offered by Google Cloud. En este curso, aprenderás sobre los productos y servicios de macrodatos y aprendizaje automático de Google Cloud ... Enroll for free.
Course 2: Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP en Español
- Offered by Google Cloud. Los dos componentes clave de cualquier canalización de datos son los data lakes y los almacenes de datos. En este ... Enroll for free.
Course 3: Building Batch Data Pipelines on GCP en Español
- Offered by Google Cloud. Las canalizaciones de datos suelen realizarse según uno de los paradigmas extracción y carga (EL); extracción, ... Enroll for free.
Course 4: Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP en Español
- Offered by Google Cloud. El procesamiento de datos de transmisión es cada vez más popular, puesto que permite a las empresas obtener ... Enroll for free.
Course 5: Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP en Español
- Offered by Google Cloud. La incorporación del aprendizaje automático en las canalizaciones de datos aumenta la capacidad para extraer ... Enroll for free.
- Offered by Google Cloud. En este curso, aprenderás sobre los productos y servicios de macrodatos y aprendizaje automático de Google Cloud ... Enroll for free.
Course 2: Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP en Español
- Offered by Google Cloud. Los dos componentes clave de cualquier canalización de datos son los data lakes y los almacenes de datos. En este ... Enroll for free.
Course 3: Building Batch Data Pipelines on GCP en Español
- Offered by Google Cloud. Las canalizaciones de datos suelen realizarse según uno de los paradigmas extracción y carga (EL); extracción, ... Enroll for free.
Course 4: Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP en Español
- Offered by Google Cloud. El procesamiento de datos de transmisión es cada vez más popular, puesto que permite a las empresas obtener ... Enroll for free.
Course 5: Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP en Español
- Offered by Google Cloud. La incorporación del aprendizaje automático en las canalizaciones de datos aumenta la capacidad para extraer ... Enroll for free.
Courses
-
En este curso, aprenderás sobre los productos y servicios de macrodatos y aprendizaje automático de Google Cloud involucrados en el ciclo de vida de datos a IA. También explorarás los procesos, los desafíos y los beneficios de crear una canalización de macrodatos y modelos de aprendizaje automático con Vertex AI en Google Cloud.
-
La incorporación del aprendizaje automático en las canalizaciones de datos aumenta la capacidad para extraer estadísticas de los datos. En este curso, veremos formas de incluir el aprendizaje automático en las canalizaciones de datos en Google Cloud. Para una personalización escasa o nula, en el curso se aborda AutoML. Para obtener más capacidades de aprendizaje automático a medida, el curso presenta Notebooks y BigQuery Machine Learning (BigQuery ML). Además, en este curso se aborda cómo llevar a producción soluciones de aprendizaje automático con Vertex AI.
-
Las canalizaciones de datos suelen realizarse según uno de los paradigmas extracción y carga (EL); extracción, carga y transformación (ELT), o extracción, transformación y carga (ETL). En este curso, abordaremos qué paradigma se debe utilizar para los datos por lotes y cuándo corresponde usarlo. Además, veremos varias tecnologías de Google Cloud para la transformación de datos, incluidos BigQuery, la ejecución de Spark en Dataproc, grafos de canalización en Cloud Data Fusion y procesamiento de datos sin servidores en Dataflow. Los estudiantes obtienen experiencia práctica en la compilación de componentes de canalizaciones de datos en Google Cloud con Qwiklabs.
-
Los dos componentes clave de cualquier canalización de datos son los data lakes y los almacenes de datos. En este curso, se destacan los casos de uso de cada tipo de almacenamiento y se analizan en profundidad las soluciones de data lakes y almacenes disponibles en Google Cloud con detalles técnicos. Además, en este curso, se describen el rol del ingeniero en datos, los beneficios de las canalizaciones de datos exitosas para las operaciones comerciales y por qué la ingeniería de datos debe realizarse en un entorno de nube. Este el primer curso de la serie Data Engineering on Google Cloud. Después de completar este curso, inscríbete en el curso Building Batch Data Pipelines on Google Cloud.
-
El procesamiento de datos de transmisión es cada vez más popular, puesto que permite a las empresas obtener métricas en tiempo real sobre las operaciones comerciales. Este curso aborda cómo crear canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud. Pub/Sub se describe para manejar los datos de transmisión entrantes. El curso también aborda cómo aplicar agregaciones y transformaciones a los datos de transmisión con Dataflow y cómo almacenar los registros procesados en BigQuery o Bigtable para analizarlos. Los estudiantes obtienen experiencia práctica en la compilación de componentes de canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud con QwikLabs.
Taught by
Google Cloud Training