Acerca de este Curso
4.7
849 calificaciones
65 revisiones
100 % en línea

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio

Nivel intermedio

Horas para completar

Aprox. 7 horas para completar

Sugerido: 1 week of study, 6-8 hours/week...
Idiomas disponibles

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

BigqueryBigtableDataflowPublish–Subscribe Pattern
100 % en línea

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Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles

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Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio

Nivel intermedio

Horas para completar

Aprox. 7 horas para completar

Sugerido: 1 week of study, 6-8 hours/week...
Idiomas disponibles

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
Horas para completar
1 hora para completar

Module 1: Architecture of Streaming Analytics Pipelines

...
Reading
5 videos (Total 39 minutos), 1 reading, 1 quiz
Video5 videos
Challenge #1: Variable volumes require ability of ingest to scale and be fault-tolerant4m
Challenge #2 : Latency is to be expected5m
Challenge #3 : Need instant insights6m
Discuss some streaming scenarios8m
Reading1 lectura
Lab Worksheet10m
Quiz1 ejercicio de práctica
Module 1 Quiz4m
Horas para completar
2 horas para completar

Module 2: Ingesting Variable Volumes

...
Reading
4 videos (Total 34 minutos), 2 quizzes
Video4 videos
How it works: Topics and Subscriptions14m
Lab Overview34s
Lab demo and review8m
Quiz1 ejercicio de práctica
Module 2 Quiz8m
Horas para completar
2 horas para completar

Module 3: Implementing Streaming Pipelines

...
Reading
6 videos (Total 70 minutos), 2 quizzes
Video6 videos
Challenges in stream processing14m
Build a stream processing pipeline for live traffic data11m
Handle late data: watermarks, triggers, accumulation14m
Lab overview35s
Lab demo and review15m
Quiz1 ejercicio de práctica
Module 3 Quiz2m
Horas para completar
1 hora para completar

Module 4: Streaming analytics and dashboards

...
Reading
3 videos (Total 20 minutos), 2 quizzes
Video3 videos
Lab overview45s
Lab demo and review5m
Quiz1 ejercicio de práctica
Module 4 Quiz4m
Horas para completar
2 horas para completar

Module 5: Handling Throughput and Latency Requirements

...
Reading
8 videos (Total 63 minutos), 2 quizzes
Video8 videos
Bigtable: big, fast, autoscaling NoSQL4m
Ingesting into Bigtable4m
Designing for Bigtable23m
Streaming into Bigtable1m
Lab demo and review4m
Performance considerations6m
Summary of Data Engineering on GCP Specialization8m
Quiz1 ejercicio de práctica
Module 5 Quiz6m
4.7
65 revisionesChevron Right
Dirección de la carrera

67%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
Beneficio de la carrera

56%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Promoción de la carrera

17%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

Principales revisiones

por PGAug 25th 2018

This course was very helpful to understand how to built high throughput streaming work flows on google cloud. It described in detail how to model big table for efficient application.

por CCAug 19th 2017

Course gives nice overview of Bigtable, when to use it compared to bigquery. flowchart describing the when to use which product is really helpful. Thanks Lak for the course.

Acerca de 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....

Acerca del programa especializado Data Engineering on Google Cloud Platform

This five-week, accelerated online specialization provides participants a hands-on introduction to designing and building data processing systems on Google Cloud Platform. Through a combination of presentations, demos, and hand-on labs, participants will learn how to design data processing systems, build end-to-end data pipelines, analyze data and carry out machine learning. The course covers structured, unstructured, and streaming data. This course teaches the following skills: • Design and build data processing systems on Google Cloud Platform • Leverage unstructured data using Spark and ML APIs on Cloud Dataproc • Process batch and streaming data by implementing autoscaling data pipelines on Cloud Dataflow • Derive business insights from extremely large datasets using Google BigQuery • Train, evaluate and predict using machine learning models using Tensorflow and Cloud ML • Enable instant insights from streaming data This class is intended for developers who are responsible for: • Extracting, Loading, Transforming, cleaning, and validating data • Designing pipelines and architectures for data processing • Creating and maintaining machine learning and statistical models • Querying datasets, visualizing query results and creating reports >>> By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform

Preguntas Frecuentes

  • Sí, puedes acceder a una vista preliminar del primer video y ver el programa antes de inscribirte. Debes comprar el curso para acceder a contenido que no está incluido en la vista preliminar

  • Si decides inscribirte en el curso antes de la fecha de inicio de la sesión, tendrás acceso a todos los videos y las lecturas de la lección para el curso. Podrás enviar tareas en cuanto comience la sesión.

  • Una vez que te inscribes y comienza la sesión, tendrás acceso a todos los videos y otros recursos, incluidos artículos de lectura y el foro de debate del curso. Podrás ver y enviar tareas de práctica y completar tareas con calificación obligatorias para obtener un título y un Certificado de curso

  • Si completas el curso de manera correcta, tu Certificado de curso electrónico se agregará a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado de curso o agregarlo a tu perfil de LinkedIn

  • Este curso es uno de los pocos que se ofrecen en Coursera que está actualmente disponible solo para estudiantes que pagaron o que recibieron ayuda económica. / Si deseas tomar este curso, pero no puedes pagar la tarifa, te sugerimos enviar una solicitud de ayuda económica.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.