Big DataBigqueryMachine LearningGoogle Cloud Platform
Специализация Data Engineering on Google Cloud Platform en Español
Ingeniería de datos en Google Cloud Platform. Desarrollo profesional en ingeniería de datos utilizando macrodatos y aprendizaje automático.
2,030 уже зарегистрированы
от партнера
Приобретаемые навыки
Специализация: общие сведения
Недавно просмотрено: 4,183
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
25%
Начали новую карьеру, пройдя этот продукт (Специализация).
14%
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.
Промежуточный уровень
Требуется релевантный опыт.
Прибл. 3 месяца на выполнение
Около 6 ч/неделю
Испанский
Субтитры: Испанский, Английский, Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Японский
Карьерные результаты учащихся
25%
Начали новую карьеру, пройдя этот продукт (Специализация).
14%
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.
Промежуточный уровень
Требуется релевантный опыт.
Прибл. 3 месяца на выполнение
Около 6 ч/неделю
Испанский
Субтитры: Испанский, Английский, Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Японский
Специализация включает несколько курсов: 5
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español
Оценки: 363
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.
Serverless Machine Learning con TensorFlow en GCP
Оценки: 29
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 conocerán conceptos de aprendizaje automático (AA) y TensorFlow, y adquirirán habilidades prácticas para desarrollar, evaluar y producir modelos de AA.
Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform en Español
Оценки: 26
Este curso acelerado de una semana está basado en cursos anteriores de la especialización "Data Engineering on Google Cloud Platform". Mediante una serie de clases por video, 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.Además, aprenderá a acceder a varias opciones de almacenamiento en la nube desde sus clústeres de procesamiento y a integrar las capacidades del aprendizaje automático de Google en sus programas de estadísticas.
Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow en Español
Оценки: 29
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.
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
Какие правила возврата средств?
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.
Можно ли зарегистрироваться только на один курс?
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.
Можно ли получить финансовую помощь?
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
Могу ли я пройти курс бесплатно?
Когда вы регистрируетесь на курс, то можете получить доступ ко всем курсам в специализации. Кроме того, вы получаете сертификат о прохождении курса.Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. Если стоимость обучения для вас слишком велика, вы можете подать заявку на финансовую помощь.
Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
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.
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
