課程信息
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100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

中級

完成時間大約為13 小時

建議:1 semana de estudio, de 6 a 10 horas por semana...

西班牙語(Spanish)

字幕:西班牙語(Spanish), 英語(English)

您將獲得的技能

Big DataBigqueryMachine LearningGoogle Cloud Platform

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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1
完成時間為 14 分鐘

Introducción a la Especialización en datos y aprendizaje automático de Google Cloud Platform

...
4 個視頻 (總計 13 分鐘), 1 個閱讀材料
4 個視頻
Descripción general y programa del curso5分鐘
Cómo comenzar a usar Google Cloud Platform y Qwiklabs2分鐘
Conozca a su instructor3分鐘
1 個閱讀材料
Lectura: Léame1分鐘
完成時間為 1 小時

Introducción a Google Cloud Platform y a sus productos para macrodatos

En este módulo, presentaremos qué es Google Cloud Platform y los aspectos de la plataforma relacionados con el manejo de datos.

...
5 個視頻 (總計 31 分鐘), 1 個測驗
5 個視頻
¿Qué es Google Cloud Platform?14分鐘
Productos de macrodatos de GCP9分鐘
Casos de uso5分鐘
Recursos del módulo30
1 個練習
Revisión del módulo2分鐘
完成時間為 3 小時

Módulo 2: Fundamentos de Google Cloud Platform: Compute y Storage

En este módulo, presentaremos los fundamentos de Google Cloud Platform: Compute y Storage. Explicaremos cómo trabajan para ofrecer transferencia de datos, almacenamiento y análisis federado.

...
9 個視頻 (總計 55 分鐘), 1 個閱讀材料, 3 個測驗
9 個視頻
CPU bajo demanda7分鐘
Descripción general del lab37
Revisión del lab8分鐘
Un sistema de archivos global (Cloud Storage)14分鐘
Descripción general del lab1分鐘
Revisión del lab14分鐘
Revisión del módulo3分鐘
Recursos del módulo3分鐘
1 個閱讀材料
Recursos del módulo10分鐘
1 個練習
Revisión del módulo4分鐘
完成時間為 4 小時

Módulo 3: Análisis de Datos en la Nube

En este módulo, presentaremos los casos de uso más comunes de Big Data que Google administrará por usted. Se trata de las actividades que la industria lleva a cabo más a menudo en la actualidad y para las que ofrecemos una migración sencilla a la nube.

...
10 個視頻 (總計 90 分鐘), 3 個測驗
10 個視頻
Pasos importantes hacia la transformación20分鐘
Su base de datos de SQL en la nube5分鐘
Descripción general del lab24
Revisión del lab22分鐘
Hadoop administrado en la nube8分鐘
Descripción general del lab17
Revisión del lab27分鐘
Revisión del módulo3分鐘
Recursos del módulo1分鐘
1 個練習
Revisión del módulo4分鐘
完成時間為 5 小時

Escalamiento del análisis de datos: Procesamiento con GCP

Este módulo aborda las tecnologías más transformadoras de Google Cloud Platform, que podrían no tener puntos en común evidentes con las tecnologías que los asistentes usan actualmente (“próximas tendencias”).

...
21 個視頻 (總計 82 分鐘), 1 個閱讀材料, 4 個測驗
21 個視頻
Acceso aleatorio rápido11分鐘
Almacenamiento y consulta interactiva de petabytes con Google BigQuery3分鐘
Transferencia de datos a BigQuery2分鐘
Desarrollo interactivo e iterativo con Cloud Datalab1分鐘
Demostración de Cloud Datalab3分鐘
Compatibilidad de Datalab con BigQuery2分鐘
Descripción general del lab27
Revisión del lab: Configuración de Datalab5分鐘
Revisión del lab: Trabajo en un notebook de IPython6分鐘
Introducción25
Aprendizaje automático con TensorFlow8分鐘
Entrenamiento y creación de un modelo de red neuronal: Parte 11分鐘
Entrenamiento y creación de un modelo de red neuronal: Parte 25分鐘
Descripción general del lab4分鐘
Modelos de aprendizaje automático precompilados4分鐘
Ejemplos de API de AA precompiladas8分鐘
Revisión del lab8分鐘
Revisión del módulo2分鐘
Recursos sobre escalamiento del análisis de datos10
Recursos sobre aprendizaje automático15
1 個閱讀材料
Escalamiento del análisis de datos: Recursos10分鐘
1 個練習
Revisión del módulo18分鐘
完成時間為 18 分鐘

Arquitecturas de procesamiento de datos: Escalabilidad en la transferencia, la transformación y la carga

En este módulo, se presentan las arquitecturas de procesamiento de datos de Google Cloud Platform: Procesamiento asíncrono con TaskQueues, arquitecturas orientadas a los mensajes con Pub/Sub y creación de canalizaciones con Dataflow.

...
4 個視頻 (總計 9 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
4 個視頻
Arquitecturas orientadas a los mensajes3分鐘
Canalizaciones de datos sin servidores3分鐘
Revisión del módulo32
1 個閱讀材料
Recursos del módulo5分鐘
1 個練習
Revisión del módulo4分鐘
完成時間為 15 分鐘

Resumen de Google Cloud Platform, macrodatos y AA

...
3 個視頻 (總計 5 分鐘), 1 個閱讀材料
3 個視頻
Próximos pasos1分鐘
Recursos adicionales38
1 個閱讀材料
Recursos del módulo10分鐘
4.6
43 個審閱Chevron Right

25%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

50%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

17%

加薪或升職

來自Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español的熱門評論

創建者 CGApr 25th 2019

Muy buen primer paso dentro del nuevo mundo que ofrece GCP, espero continuar estudiando sobre el y lo más importante, ayudado a la transformación Digital de mi Organización. Gracias Totales..

創建者 SBJul 11th 2018

Excelente curso, te da todas las herramientas para entrar en el mundo de la plataforma en la nube de google y todos los elementos para conocer los fundamentos de machine learning y big data

關於 Google 云端平台

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....

關於 Data Engineering on Google Cloud Platform en Español 專項課程

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

常見問題

  • 注册以便获得证书后,您将有权访问所有视频、测验和编程作业(如果适用)。只有在您的班次开课之后,才可以提交和审阅同学互评作业。如果您选择在不购买的情况下浏览课程,可能无法访问某些作业。

  • 您注册课程后,将有权访问专项课程中的所有课程,并且会在完成课程后获得证书。您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容,可以免费旁听课程。

  • 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

  • A fin de ser apto para la prueba gratuita, necesitará lo siguiente:- Una cuenta de Google (en la actualidad, Google está bloqueado en China)- Una tarjeta de crédito o una cuenta bancaria- Aceptar las Condiciones del servicioNota: Existe un problema conocido en ciertos países de la UE que impide que las personas puedan registrarse. Sin embargo, si ve un posible beneficio económico, puede registrarse en la prueba gratuita como “empresa”. Más información en https://support.google.com/cloud/answer/6090602Encontrará más Preguntas frecuentes sobre la prueba gratuita de Google Cloud Platform aquí: https://cloud.google.com/free-trial/Para obtener más información sobre cómo funciona la prueba gratuita, visite la página de documentación aquí: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Si su cuenta de Google actual ya no es apta para la prueba gratuita de Google Cloud Platform, puede crear otra cuenta de Google. Debe usar su nueva cuenta de Google para registrarse en la prueba gratuita.

  • Consulte la página siguiente para obtener más información: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Sí. Este curso en línea está basado en la capacitación guiada por instructores que se conocía como CPB100.

  • Este curso abarca los temas que se presentan en el examen de certificación; sin embargo, recomendamos una preparación adicional que incluya experiencia práctica con productos. La mejor preparación para la certificación es la experiencia práctica en el mundo real. Consulte la guía de preparación para la certificación de Profesional certificado por Google como ingeniero de datos para obtener más información y acceder a recursos: https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • El Programa de certificación de Google ofrece a los clientes y a los socios una forma de demostrar sus habilidades técnicas en un puesto de trabajo y tecnología en particular. Se evalúa a los candidatos mediante una variedad de métodos estándares de la industria, rigurosamente preparados para determinar si cumplen con los estándares de aptitud que Google exige. Más información aquí: https://cloud.google.com/certification/

  • Una vez que se inscriba para obtener un Certificado, tendrá acceso a todos los videos, los cuestionarios y las tareas de programación (si corresponde). Las tareas que revisarán otros pares solo se pueden presentar para su revisión una vez que comience la sesión de clases. Si quiere explorar el curso sin comprarlo, es posible que no pueda acceder a ciertas tareas.

  • No hay problema. Los cronogramas de los cursos son flexibles. El pago del curso le otorga 180 días de acceso completo al curso, durante los que será apto para obtener el Certificado. Se dan sugerencias de plazos en los cursos que se realizan al ritmo del estudiante, pero no se lo penalizará si no cumple con los plazos, con la condición de que obtenga su Certificado en un máximo de 180 días. Es posible que los cursos basados en sesiones exijan que se cumplan los plazos para cumplir los objetivos; pero si se atrasa, puede pedir la transferencia a una sesión posterior y todo el trabajo que realizó se transferirá también.

  • Si paga por el curso, tendrá acceso a todas las funciones y el contenido que necesita para obtener el Certificado del curso. Si aprueba el curso, su Certificado electrónico se agregará a su página de Logros. Desde ahí, podrá imprimirlo o agregarlo a su perfil de LinkedIn. Tenga en cuenta que el Certificado del curso no significa que se obtiene crédito académico oficial de la institución asociada que ofrece el curso.

  • Podrá acceder a todos los videos, las lecturas y los debates sin costo alguno. También podrá presentar tareas y obtener una calificación sin costo. Si desea obtener un Certificado, debe comprar el curso o puede solicitar Ayuda financiera.

  • Será apto para un reembolso completo hasta dos semanas después de la fecha de pago, o (en el caso de cursos que se lanzaron recientemente) hasta dos semanas después del inicio de la primera sesión del curso, lo que ocurra más tarde. No podrá recibir un reembolso una vez que haya obtenido un Certificado del curso, incluso si lo completa en las dos semanas durante las que es apto para solicitar un reembolso. Consulte nuestra política de reembolso completa.

  • Sí. Coursera ofrece ayuda financiera a los estudiantes que quieren completar un curso, pero que no pueden pagarlo. Para solicitar ayuda, haga clic en “Apply for Financial Aid” (Solicitar ayuda financera) debajo del botón “Inscribirse”. Se le pedirá que complete una solicitud sencilla; no se le pedirá nada más.

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