Об этом курсе

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 11 часа на выполнение

Испанский

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 11 часа на выполнение

Испанский

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

от партнера

Логотип Google Cloud

Google Cloud

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

2 ч. на завершение

Módulo 1: Introducción a Cloud Dataproc

2 ч. на завершение
16 видео ((всего 52 мин.))
16 видео
Bienvenida1мин
Presentación de Cloud Dataproc1мин
¿Cómo se pueden definir los datos no estructurados?4мин
Obtención de valor a partir de datos no estructurados7мин
Enfoques de trabajo con macrodatos4мин
Orígenes de MapReduce y Hadoop5мин
Exceso de sobrecarga con Hadoop local1мин
Comparación de Cloud Dataproc y las alternativas de Hadoop2мин
Creación de un clúster de Dataproc4мин
Personalización de Dataproc3мин
Dataproc y la CLI40
Lab 1: Descripción general11
Lab 1: Demostración y repaso7мин
Tipos personalizados de máquinas3мин
VM interrumpibles3мин
Conclusión41
1 практическое упражнение
Cuestionario del módulo 130мин
3 ч. на завершение

Módulo 2: Ejecución de trabajos de Dataproc

3 ч. на завершение
13 видео ((всего 51 мин.))
13 видео
Métodos de envío de trabajos1мин
Lab 2: Descripción general1мин
Lab 2: Demostración y repaso11мин
Separación del almacenamiento y el procesamiento6мин
Evolución del procesamiento de datos5мин
La importancia de las herramientas de redes en el procesamiento de datos3мин
Separación del almacenamiento y el procesamiento con Spark1мин
Envío de trabajos de Spark3мин
Descripción general de los conceptos de Spark2мин
Descripción general del lab45
Lab 3: Demostracion y repaso8мин
Conclusión del módulo18
1 практическое упражнение
Cuestionario del módulo 230мин
3 ч. на завершение

Módulo 3: Aproveche GCP

3 ч. на завершение
10 видео ((всего 37 мин.))
10 видео
Asistencia de BigQuery8мин
Lab  4: Descripción general31
Lab 4: Demostración y repaso4мин
Personalización de clústeres4мин
Instalación de software en un clúster de Dataproc7мин
Lab 5: Descripción general17
Lab 5: Demostración y repaso8мин
Conclusión58
Repaso19
1 практическое упражнение
Cuestionario del módulo 330мин
2 ч. на завершение

Módulo 4: Análisis de datos no estructurados

2 ч. на завершение
7 видео ((всего 24 мин.))
7 видео
Análisis detallado del aprendizaje automático3мин
Ejemplos de aplicación del AA3мин
Análisis detallado de Natural Language Processing2мин
Lab 6: Descripción general1мин
Lab 6: Demostración y repaso10мин
Conclusión16
1 практическое упражнение
Cuestionario del módulo 430мин

Специализация Data Engineering on Google Cloud Platform en Español: общие сведения

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

Часто задаваемые вопросы

  • Да, до регистрации можно просмотреть первое видео и программу курса. Чтобы получить полный доступ к материалам курса, необходимо оплатить его.

  • Регистрируясь на курс до начала сессии, вы получаете доступ ко всем видеолекциям и материалам для самостоятельного изучения. Задания можно отправлять после начала сессии.

  • После регистрации на курс и начала сессии вы получаете доступ ко всем видео и другим ресурсам курса, включая материалы для самостоятельного изучения и форумы обсуждений. Вы сможете выполнять тренировочные, а также сдавать обязательные оцениваемые задания и получить сертификат о прохождении курса.

  • Если вы успешного пройдете курс, на странице ваших достижений появится электронный сертификат, который можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn.

  • Это один из немногих курсов на Coursera, которые предоставляются только на платной основе.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.