Big DataBigqueryMachine LearningGoogle Cloud Platform
Специализация 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.
2,736 уже зарегистрированы
от партнера
Приобретаемые навыки
Специализация: общие сведения
Недавно просмотрено: 2,817
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 <<<
Проект прикладного обучения
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.
Карьерные результаты учащихся
20%
Начали новую карьеру, пройдя этот продукт (Специализация).
12%
Стали больше зарабатывать или получили повышение.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Средний уровень
Требуется релевантный опыт.
Ориентировочное время на прохождение: 4 месяца
Рекомендуемый темп: 4 ч/неделю
Испанский
Субтитры: Испанский, Английский, Французский, Португальский (Европа), Русский
Карьерные результаты учащихся
20%
Начали новую карьеру, пройдя этот продукт (Специализация).
12%
Стали больше зарабатывать или получили повышение.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Средний уровень
Требуется релевантный опыт.
Ориентировочное время на прохождение: 4 месяца
Рекомендуемый темп: 4 ч/неделю
Испанский
Субтитры: Испанский, Английский, Французский, Португальский (Европа), Русский
О специализации
Пройти курсы
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.
Получите сертификат
Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.
Специализация включает несколько курсов: 5
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español
Оценки: 596
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
Оценки: 46
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
Оценки: 26
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
Оценки: 16
*Nota: Este es un curso nuevo con contenido actualizado diferente de la versión anterior de esta especialización.
от партнера
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.
Часто задаваемые вопросы
What is the refund policy?
Можно ли зарегистрироваться только на один курс?
Is financial aid available?
Могу ли я пройти курс бесплатно?
Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
