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 lenguaje de consulta de tipo SQL para analizar datos • Conocimientos de Python o Java Notas sobre la Cuenta de Google: • Los servicios de Google no están disponibles en China.
本課程是 Data Engineering on Google Cloud Platform en Español 專項課程 專項課程的一部分
Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow en Español
提供方
教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
週
1完成時間為 7 分鐘
Le damos la bienvenida a Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow
1 個視頻 （總計 7 分鐘）
1 個視頻
完成時間為 6 小時
Module 1: Análisis de datos sin servidores con BigQuery
19 個視頻 （總計 123 分鐘）, 4 個測驗
19 個視頻
¿Qué es BigQuery?5分鐘
Demostración de BigQuery3分鐘
Beneficios de BigQuery7分鐘
BigQuery en una arquitectura de referencia8分鐘
Consultas y funciones8分鐘
Subconsultas y varias tablas3分鐘
Lab - Análisis de datos sin servidores en Java y Python (1.ª parte)2分鐘
Demostración y repaso del lab9分鐘
Carga y exportación de datos2分鐘
Demostración y repaso del lab13分鐘
Funciones avanzadas en BigQuery7分鐘
Matrices y estructuras6分鐘
Condición JOIN y funciones analíticas6分鐘
Funciones definidas por el usuario3分鐘
Demostración y repaso del lab14分鐘
Rendimiento y precios7分鐘
Partición y tablas de comodines7分鐘
Planes y categorías de BigQuery4分鐘
1 個練習
Test del módulo 130分鐘
完成時間為 5 小時
Module 2: Ajuste de escala automático de canalizaciones de procesamiento de datos con Dataflow
12 個視頻 （總計 97 分鐘）, 4 個測驗
12 個視頻
Escritura de canalizaciones de datos en Java y Python9分鐘
Entrada, salida y ejecución6分鐘
Demostración y repaso del lab18分鐘
Procesamiento en paralelo y MapReduce11分鐘
GroupBy y Combine7分鐘
Combine frente a GroupBy7分鐘
Demostración y repaso del lab6分鐘
Datos de entrada adicionales7分鐘
Demostración y repaso del lab10分鐘
Dataprep y plantillas de Dataflow4分鐘
Recursos31
1 個練習
Test del módulo 230分鐘
4.8
6 條評論來自Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow en Español的熱門評論
Desde el principio me interesó mucho Dataflow junto con BigQuery, creo que éste curso me ha ayudado mucho a tener un panorama mucho más claro sobre las posibilidades de ambas herramientas
Muy bueno el curso, paso a paso es facil de entender.\n\nSeria bueno incluir una forma para descargar los lab para practicas en otro ambiente.
關於 Google 云端平台
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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 <<<
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