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, de 5 a 7 horas por semana...

Spanisch

Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Deutsch, Englisch, Spanisch, Japanisch...
User
Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
  • Engineers
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
2 Stunden zum Abschließen

Módulo 1: Introducción a Cloud Dataproc

16 Videos (Gesamt 52 min), 2 Quiz
16 Videos
Presentación de Cloud Dataproc1m
¿Cómo se pueden definir los datos no estructurados?4m
Obtención de valor a partir de datos no estructurados7m
Enfoques de trabajo con macrodatos4m
Orígenes de MapReduce y Hadoop5m
Exceso de sobrecarga con Hadoop local1m
Comparación de Cloud Dataproc y las alternativas de Hadoop2m
Creación de un clúster de Dataproc4m
Personalización de Dataproc3m
Dataproc y la CLI40
Lab 1: Descripción general11
Lab 1: Demostración y repaso7m
Tipos personalizados de máquinas3m
VM interrumpibles3m
Conclusión41
1 praktische Übung
Cuestionario del módulo 14m
3 Stunden zum Abschließen

Módulo 2: Ejecución de trabajos de Dataproc

13 Videos (Gesamt 51 min), 3 Quiz
13 Videos
Métodos de envío de trabajos1m
Lab 2: Descripción general1m
Lab 2: Demostración y repaso11m
Separación del almacenamiento y el procesamiento6m
Evolución del procesamiento de datos5m
La importancia de las herramientas de redes en el procesamiento de datos3m
Separación del almacenamiento y el procesamiento con Spark1m
Envío de trabajos de Spark3m
Descripción general de los conceptos de Spark2m
Descripción general del lab45
Lab 3: Demostracion y repaso8m
Conclusión del módulo18
1 praktische Übung
Cuestionario del módulo 22m
3 Stunden zum Abschließen

Módulo 3: Aproveche GCP

10 Videos (Gesamt 37 min), 3 Quiz
10 Videos
Asistencia de BigQuery8m
Lab  4: Descripción general31
Lab 4: Demostración y repaso4m
Personalización de clústeres4m
Instalación de software en un clúster de Dataproc7m
Lab 5: Descripción general17
Lab 5: Demostración y repaso8m
Conclusión58
Repaso19
1 praktische Übung
Cuestionario del módulo 32m
1 Stunde zum Abschließen

Módulo 4: Análisis de datos no estructurados

7 Videos (Gesamt 24 min), 2 Quiz
7 Videos
Análisis detallado del aprendizaje automático3m
Ejemplos de aplicación del AA3m
Análisis detallado de Natural Language Processing2m
Lab 6: Descripción general1m
Lab 6: Demostración y repaso10m
Conclusión16
1 praktische Übung
Cuestionario del módulo 42m

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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  • Sobald Sie sich anmelden und Ihre Kurseinheit beginnt, haben Sie Zugriff auf alle Videos und andere Ressourcen, einschließlich der Texte und des Kurs-Diskussionsforums. Sie können praktische Aufgaben ansehen und einreichen und erforderliche bewertete Aufgaben abschließen, um eine Bewertung und ein Kurszertifikat zu erhalten.

  • 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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