À propos de ce Spécialisation

Cours en ligne à 100 %

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Planning flexible

Définissez et respectez des dates limites flexibles.

Niveau intermédiaire

Approx. 1 mois pour terminer

12 heures/semaine recommandées

Espagnol

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

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Fonctionnement du Spécialisation

Suivez les cours

Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.

Projet pratique

Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.

Obtenir un Certificat

Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.

how it works

Cette Spécialisation compte 5 cours

Cours1

Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español

4.6
146 notes
44 Avis

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: • los servicios de Google no están disponibles en China en la actualidad. Buscando la versión en español de este curso? Visita https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-es/ 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/

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Cours2

Serverless Machine Learning con TensorFlow en GCP

En este curso acelerado a pedido de una semana, los participantes recibirán una introducción práctica sobre cómo diseñar y compilar modelos de aprendizaje automático en Google Cloud Platform. Mediante una serie de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes incorporarán conceptos de aprendizaje automático (AA) y TensorFlow, y adquirirán habilidades prácticas para desarrollar, evaluar y producir modelos de AA. OBJETIVOS En este curso, los participantes adquirirán las siguientes habilidades: ● Identificar casos prácticos de aprendizaje automático ● Compilar un modelo de AA con TensorFlow ● Compilar modelos de AA implementables y escalables con Cloud ML ● Conocer la importancia del procesamiento previo y la combinación de atributos ● Incorporar conceptos avanzados de AA a sus modelos ● Producir modelos entrenados de AA REQUISITOS PREVIOS Para aprovechar al máximo este curso, los participantes deben cumplir con los siguientes requisitos previos: ● Haber completado el curso "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" o contar con experiencia equivalente ● Tener un conocimiento básico del lenguaje de consulta común, como SQL ● Tener experiencia con las actividades de extracción, transformación, carga y modelado de datos ● Haber desarrollado aplicaciones mediante un lenguaje de programación común, como Python ● Estar familiarizados con el aprendizaje automático o las estadísticas Notas sobre la Cuenta de Google: • Para poder registrarse en la prueba gratuita de Google Cloud Platform, deberá tener una Cuenta de Google o Gmail, y una tarjeta de crédito o cuenta bancaria (por el momento, los servicios de Google no están disponibles en China). • Si es cliente de Google Cloud Platform y su dirección de facturación se encuentra en la Unión Europea (UE) o en Rusia, lea la documentación de Descripción General del IVA en: https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • Puede encontrar más Preguntas frecuentes sobre la prueba gratuita de Google Cloud Platform en: https://cloud.google.com/free-trial/

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Cours3

Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform en Español

Este curso acelerado de 1 semana profundiza en el contenido de los cursos anteriores de la especialización en Data Engineering on Google Cloud Platform. Mediante una serie de videoconferencias, demostraciones y labs prácticos, aprenderá a crear y administrar clústeres de procesamiento para ejecutar trabajos de Hadoop, Spark, Pig o Hive en Google Cloud Platform. También aprenderá a acceder a las distintas opciones de Google Cloud Storage desde sus propios clústeres de procesamiento y a integrar las funciones de aprendizaje automático de Google en sus programas de estadísticas. En los labs prácticos, creará y administrará clústeres de Dataproc con la consola web y la CLI, y los usará para ejecutar trabajos de Spark y Pig. Luego, creará notebooks de iPython que se integran en BigQuery y Cloud Storage y utilizan Spark. Por último, integrará las API de aprendizaje automático en sus análisis de datos. Requisitos previos • Google Cloud Platform Big Data & Machine Learning Fundamentals (o tener experiencia equivalente) • Cierto conocimiento sobre Python

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Cours4

Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow en Español

Este curso acelerado a pedido de una semana está basado en Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Mediante una serie de presentaciones, demostraciones y labs prácticos dictados por un instructor, los participantes aprenderán a realizar procesamiento de canalizaciones, análisis y almacenamiento de datos no-ops. Requisitos previos: • Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals • Experiencia en el uso de lenguaje de consulta de tipo SQL para analizar datos • Conocimientos de Python o Java Notas de la Cuenta de Google: • Necesitará una Cuenta de Google o Gmail, y una tarjeta de crédito o cuenta bancaria para registrarse en la prueba gratuita de Google Cloud Platform (actualmente, los servicios de Google no están disponibles en China). • Si es cliente de Google Cloud Platform y su dirección de facturación se encuentra en la Unión Europea (UE) o en Rusia, lea la documentación sobre la descripción general del IVA en https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • Puede encontrar más Preguntas frecuentes sobre la prueba gratuita de Google Cloud Platform en https://cloud.google.com/free-trial/

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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....

Foire Aux Questions

  • Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte du cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un Certificat partageable, ou vous pouvez accéder au cours en auditeur libre afin d'en visualiser gratuitement le contenu. Si vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Visitez votre tableau de bord d'étudiant(e) pour suivre vos progrès.

  • Ce cours est entièrement en ligne : vous n'avez donc pas besoin de vous présenter physiquement dans une salle de classe. Vous pouvez accéder à vos vidéos de cours, lectures et devoirs en tout temps et en tout lieu, par l'intermédiaire du Web ou de votre appareil mobile.

  • Cette Spécialisation n'est pas associée à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Spécialisation pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus.

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