À propos de ce cours

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 9 heures pour terminer

Recommandé : 1 semana de estudio, de 5 a 7 horas por semana...

Espagnol

Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol, Japonais...

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Les étudiants prenant part à ce Course sont

  • Engineers

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
2 heures pour terminer

Módulo 1: Introducción a Cloud Dataproc

16 vidéos (Total 52 min), 2 quiz
16 vidéos
Presentación de Cloud Dataproc1 min
¿Cómo se pueden definir los datos no estructurados?4 min
Obtención de valor a partir de datos no estructurados7 min
Enfoques de trabajo con macrodatos4 min
Orígenes de MapReduce y Hadoop5 min
Exceso de sobrecarga con Hadoop local1 min
Comparación de Cloud Dataproc y las alternativas de Hadoop2 min
Creación de un clúster de Dataproc4 min
Personalización de Dataproc3 min
Dataproc y la CLI40s
Lab 1: Descripción general11s
Lab 1: Demostración y repaso7 min
Tipos personalizados de máquinas3 min
VM interrumpibles3 min
Conclusión41s
1 exercice pour s'entraîner
Cuestionario del módulo 14 min
3 heures pour terminer

Módulo 2: Ejecución de trabajos de Dataproc

13 vidéos (Total 51 min), 3 quiz
13 vidéos
Métodos de envío de trabajos1 min
Lab 2: Descripción general1 min
Lab 2: Demostración y repaso11 min
Separación del almacenamiento y el procesamiento6 min
Evolución del procesamiento de datos5 min
La importancia de las herramientas de redes en el procesamiento de datos3 min
Separación del almacenamiento y el procesamiento con Spark1 min
Envío de trabajos de Spark3 min
Descripción general de los conceptos de Spark2 min
Descripción general del lab45s
Lab 3: Demostracion y repaso8 min
Conclusión del módulo18s
1 exercice pour s'entraîner
Cuestionario del módulo 22 min
3 heures pour terminer

Módulo 3: Aproveche GCP

10 vidéos (Total 37 min), 3 quiz
10 vidéos
Asistencia de BigQuery8 min
Lab  4: Descripción general31s
Lab 4: Demostración y repaso4 min
Personalización de clústeres4 min
Instalación de software en un clúster de Dataproc7 min
Lab 5: Descripción general17s
Lab 5: Demostración y repaso8 min
Conclusión58s
Repaso19s
1 exercice pour s'entraîner
Cuestionario del módulo 32 min
1 heure pour terminer

Módulo 4: Análisis de datos no estructurados

7 vidéos (Total 24 min), 2 quiz
7 vidéos
Análisis detallado del aprendizaje automático3 min
Ejemplos de aplicación del AA3 min
Análisis detallado de Natural Language Processing2 min
Lab 6: Descripción general1 min
Lab 6: Demostración y repaso10 min
Conclusión16s
1 exercice pour s'entraîner
Cuestionario del módulo 42 min

À propos de Google Cloud

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....

À propos du Spécialisation Data Engineering on Google Cloud Platform en Español

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

Foire Aux Questions

  • Oui, vous pouvez prévisualiser la première vidéo et consulter le programme du cours avant de vous inscrire. Vous devez acheter le cours pour accéder au contenu non inclus dans la prévisualisation.

  • Si vous décidez de vous inscrire au cours avant la date de début de session, vous aurez accès à toutes les vidéos et lectures du cours. Vous pourrez soumettre des devoirs à partir du début de la session.

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) et que votre session commence, vous avez accès à toutes les vidéos et aux autres ressources, y compris les éléments à lire et le forum de discussion du cours. Vous pouvez afficher et soumettre des devoirs pour vous exercer, et terminer les devoirs notés requis pour obtenir une note et un Certificat de Cours.

  • Si vous réussissez le cours, votre Certificat de Cours électronique sera ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat de Cours ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.

  • Ce cours fait partie du nombre restreint de cours proposés par Coursera actuellement disponibles uniquement aux étudiants ayant payé les frais du cours ou bénéficié de l'Aide Financière, lorsqu'elle est disponible.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.