Über diesen Kurs

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 9 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 1 semana de estudio, entre 6 y 8 horas semanales...

Spanisch

Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Deutsch, Englisch, Spanisch, Japanisch...

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
1 Stunde zum Abschließen

Módulo 1: Arquitectura de las canalizaciones de estadísticas de transmisión

5 Videos (Gesamt 39 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
5 Videos
Desafío n.º 1: Los volúmenes variables deben contar con capacidad de transferencia para realizar ajustes y ser tolerantes a errores4m
Desafío n.º 2: Es normal que haya latencia5m
Desafío n.º 3: Se necesitan estadísticas instantáneas6m
Análisis de algunos ejemplos de transmisiones8m
1 Lektüre
Hoja de cálculo de lab10m
1 praktische Übung
Cuestionario del Módulo 130m
2 Stunden zum Abschließen

Módulo 2: Cómo transferir volúmenes variables

4 Videos (Gesamt 34 min), 2 Quiz
4 Videos
Cómo funciona: temas y suscripciones14m
Descripción general del lab34
Demostración y repaso del lab8m
1 praktische Übung
Cuestionario del Módulo 230m
3 Stunden zum Abschließen

Módulo 3: Cómo implementar canalizaciones de transmisión

6 Videos (Gesamt 70 min), 2 Quiz
6 Videos
Desafíos del procesamiento de transmisión14m
Compilación de una canalización de procesamiento de transmisión para los datos de tráfico en vivo11m
Manejo de datos tardíos: marcas de agua, activadores y acumulación14m
Descripción general del lab35
Demostración y repaso del lab15m
1 praktische Übung
Cuestionario del Módulo 330m
1 Stunde zum Abschließen

Módulo 4: Paneles y estadísticas de transmisión

3 Videos (Gesamt 20 min), 2 Quiz
3 Videos
Descripción general del lab45
Demostración y repaso del lab5m
1 praktische Übung
Cuestionario del Módulo 44m
3 Stunden zum Abschließen

Módulo 5: Cómo manejar los requisitos de capacidad de procesamiento y latencia

8 Videos (Gesamt 63 min), 2 Quiz
8 Videos
Bigtable: NoSQL de alto rendimiento, rápido y con ajuste de escala automático4m
Cómo hacer transferencias hacia Bigtable4m
Cómo diseñar para Bigtable23m
Cómo hacer transmisiones hacia Bigtable1m
Demostración y repaso del lab4m
Consideraciones de rendimiento6m
Resumen de la especialización Data Engineering on GCP8m
1 praktische Übung
Cuestionario del Módulo 530m
4.9
2 BewertungenChevron Right

Top-Bewertungen von Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform en Español

von CDAug 26th 2019

Un cierre muy completo para el curso, ayudan mucho los ejemplos. Me queda implementar una solución propia con todos los conocimientos adquiridos.

Über 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....

Über den Spezialisierung Data Engineering on Google Cloud Platform en Español

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

Häufig gestellte Fragen

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  • Wenn Sie den Kurs erfolgreich abschließen, wird der Seite „Errungenschaften“ Ihr elektronisches Kurszertifikat hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Kurszertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.

  • Dieser Kurs ist einer der wenigen auf Coursera angebotenen Kurse, die derzeit ausschließlich für Kursteilnehmer zugänglich sind, die bezahlt oder finanzielle Unterstützung erhalten haben, wenn diese verfügbar ist.

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