Über dieses Spezialisierung
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Kurse, die komplett online stattfinden

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexibler Zeitplan

Festlegen und Einhalten flexibler Termine.

Stufe „Mittel“

Ca. 1 Monate zum Abschließen

Empfohlen werden 12 Stunden/Woche

Spanisch

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

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Stufe „Mittel“

Ca. 1 Monate zum Abschließen

Empfohlen werden 12 Stunden/Woche

Spanisch

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

So funktioniert das Spezialisierung

Kurse absolvieren

Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Praxisprojekt

Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.

Zertifikat erwerben

Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.

how it works

Es gibt 5 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español

4.6
147 Bewertungen
44 Bewertungen

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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Kurs2

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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Kurs3

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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Kurs4

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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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....

Häufig gestellte Fragen

  • Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich anmelden und den Kurs absolvieren, um ein teilbares Zertifikat zu erwerben, oder Sie können als Gast teilnehmen, um die Kursmaterialien gratis einzusehen. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Teil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.

  • Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.

  • Für diese Spezialisierung gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Spezialisierungszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..