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Spécialisation Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud en Español
Ingeniería de datos en Google Cloud Platform. Desarrollo profesional en ingeniería de datos utilizando macrodatos y aprendizaje automático.
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À propos de ce Spécialisation
3,076 consultations récentes
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 <<<
Projet d'apprentissage appliqué
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.
Résultats de carrière des étudiants
25 %
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.
14 %
ont obtenu une augmentation de salaire ou une promotion.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
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
Certaines connaissances prérequises.
Approx. 4 mois pour terminer
4 heures/semaine recommandées
Espagnol
Sous-titres : Espagnol, Anglais
Résultats de carrière des étudiants
25 %
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.
14 %
ont obtenu une augmentation de salaire ou une promotion.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
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
Certaines connaissances prérequises.
Approx. 4 mois pour terminer
4 heures/semaine recommandées
Espagnol
Sous-titres : Espagnol, Anglais
Cette Spécialisation compte 5 cours
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español
435 évaluations
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
18 évaluations
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
7 évaluations
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.
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Google Cloud
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Foire Aux Questions
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Puis-je m'inscrire à un seul cours ?
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.
Is financial aid available?
Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.
Puis-je suivre le cours gratuitement ?
Si vous vous inscrivez au cours, vous pouvez accéder à tous les cours de la Spécialisation et obtenir un Certificat lorsque vous terminez le travail. Si vous souhaitez seulement lire et examiner le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en auditeur libre. Si vous n'avez pas les moyens d'acquitter les frais, vous pouvez faire une demande d'Aide Financière.
Ce cours est-il vraiment accessible en ligne à 100 % ? Dois-je assister à certaines activités en personne ?
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.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
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.
