À propos de ce cours : Este curso acelerado on demand de 1 semana de duración presenta a los participantes las funciones de macrodatos y aprendizaje automático de Google Cloud Platform (GCP). Ofrece una descripción general breve de Google Cloud Platform y profundiza en las funciones de procesamiento de datos. Al final del curso, los participantes podrán realizar lo siguiente: • Identificar el propósito y el valor de los productos clave de Google Cloud Platform relacionados con los macrodatos y el aprendizaje automático • Usar CloudSQL y Cloud Dataproc para migrar cargas de trabajo existentes de MySQL y Hadoop/Pig/Spark/Hive a Google Cloud Platform • Utilizar BigQuery y Cloud Datalab para realizar análisis interactivos de datos • Elegir entre Cloud SQL, BigTable y Datastore • Entrenar y usar una red neuronal mediante TensorFlow • Elegir entre diferentes productos de procesamiento de datos en Google Cloud Platform 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 Notas sobre la cuenta de Google: • Necesitará una cuenta de Google o de Gmail y una tarjeta de crédito o una cuenta bancaria para registrarse en la prueba gratuita de Google Cloud Platform (los servicios de Google no están disponibles en China en la actualidad). • Si es un cliente de Google Cloud Platform con una dirección de facturación de la Unión Europea (UE) o de Rusia, lea la información general sobre el IVA que se encuentra aquí: https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • Encontrará más Preguntas frecuentes sobre la prueba gratuita de Google Cloud Platform aquí: https://cloud.google.com/free/?hl=es-419 Looking for the English version of this course? Check out https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals/ このコースの日本語版をお探しですか？https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-jp/
Les destinataires de ce cours : Esta clase está diseñada para analistas de datos, científicos de datos y analistas de negocios. También es apropiada para los encargados de tomar decisiones de TI que estén evaluando Google Cloud Platform para que lo usen los científicos de datos. Esta clase es para personas que realizan las siguientes actividades con macrodatos: • Extracción, carga, transformación, limpieza y validación de datos para uso en análisis • Diseño de canalizaciones y arquitecturas para el procesamiento de datos • Creación y mantenimiento de aprendizaje automático y modelos estadísticos • Consultar conjuntos de datos, visualizar resultados de consultas y crear informes
| Niveau | Intermédiaire |
| Engagement | 1 semana de estudio, de 6 a 10 horas por semana |
| Langue | Spanish, Sous-titres : English |
| Matériel requis | Necesitará una cuenta de prueba gratuita de Google Cloud Platform. Regístrese en https://cloud.google.com/free/?hl=es-419 |
| Comment réussir | Réussissez tous les devoirs notés pour terminer le cours. |
| Notes des utilisateurs |
- Reading: Lectura: Léame
- Vidéo: Acerca de los Aspectos básicos de los macrodatos y el aprendizaje automático de GCP
- Vidéo: Resumen de Curso y Agenda
- Vidéo: Conoce a tu profesor
- Vidéo: ¿Qué es Google Cloud Platform?
- Vidéo: Productos de GCP para macrodatos
- Vidéo: Situaciones de uso
- Vidéo: Cómo hacer los Labs
- Reading: Regístrese en la prueba gratuita y cree un proyecto
- Vidéo: Módulo 1 Recursos
- Vidéo: CPU según demanda (Compute Engine)
- Vidéo: Lab 2a Descripción General
- Reading: Cómo iniciar la instancia de Compute Engine (Lab 2a)
- Vidéo: Lab 2a Revisión
- Vidéo: Un sistema de archivos global (Cloud Storage)
- Vidéo: Lab 2b Descripción General
- Reading: Cómo interactuar con Cloud Storage
- Vidéo: Lab 2b Revisión
- Vidéo: Módulo 2 Revisión
- Vidéo: Módulo 2 Recursos
- Reading: Módulo 2 Recursos
- Vidéo: Los pasos para la transformación
- Vidéo: Su base de datos de SQL en la nube
- Vidéo: Lab 3a Descripción General
- Reading: Cómo configurar datos de alquileres en Cloud SQL
- Vidéo: Lab 3a Revisión
- Vidéo: Hadoop administrado en la nube
- Vidéo: Lab 3b Descripción General
- Reading: AA para recomendaciones con Dataproc
- Vidéo: Lab 3b Revisión
- Vidéo: Módulo 3 Revisión
- Vidéo: Módulo 3 Recursos
- Vidéo: Fast Random Access
- Vidéo: Desarrollo iterativo y también interactivo; demostración
- Vidéo: Almacenamiento y consultas interactivas de petabytes
- Vidéo: Lab 4a Descripción General
- Reading: Cree un conjunto de datos de AA con BigQuery (Lab 4a)
- Vidéo: Lab 4a Revisión
- Vidéo: Aprendizaje automático con TensorFlow
- Vidéo: Crear y Entrenar un Modelo de Red Neuronal
- Vidéo: Lab 4b Descripción General
- Reading: Ejecute el AA con TensorFlow
- Vidéo: Crear modelos de aprendizaje automático completos y lab
- Vidéo: Lab 4c Descripción General
- Reading: API de aprendizaje automático (Lab 4c)
- Vidéo: Módulo 4 Revisión
- Vidéo: Módulo 4 Recursos
- Reading: Módulo 4 Recursos
- Vidéo: Arquitecturas orientadas a los mensajes
- Vidéo: Canalizaciones de datos sin servidores
- Vidéo: Módulo 5 Revisión
- Reading: Módulo 5 Recursos
- Vidéo: Próximos pasos
- Vidéo: Módulo 6 Recursos
- Reading: Módulo 6 Recursos
Cada curso é como um livro didático interativo, com vídeos pré-gravados, testes e projetos.
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El curso es útil para iniciarse. Abarca y ahonda de manera correcta cada tema pero es lamentable el hecho de que se ofrezca bajo el nombre de " en Español" y pocos sean los vídeos que al menos tienen subtitulos en español.
Entretenido e interesante
MR
great material and teacher