Специализация: общие сведения
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Прибл. 1 месяц на выполнение

Около 12 ч/неделю

Испанский

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

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Специализация: принцип работы

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Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.

Практический проект

В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.

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Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

how it works

Специализация включает несколько курсов: 5

Курс1

Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español

4.6
Оценки: 147
Рецензии: 44

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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Курс2

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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Курс3

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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Курс4

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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Часто задаваемые вопросы

  • Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс и получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.

  • Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.

  • Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате.

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