Acerca de este Curso

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 10 horas para completar

Sugerido: 1 semana de estudio, de 6 a 8 horas por semana...

Español (Spanish)

Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Alemán (German), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés...

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
1 hora para completar

Módulo 1: Arquitectura de las canalizaciones de estadísticas de transmisión

5 videos (Total 39 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
5 videos
Desafío n.º 1: Los volúmenes variables deben contar con capacidad de transferencia para realizar ajustes y ser tolerantes a errores4m
Desafío n.º 2: Es normal que haya latencia5m
Desafío n.º 3: Se necesitan estadísticas instantáneas6m
Análisis de algunos ejemplos de transmisiones8m
1 lectura
Hoja de cálculo de lab10m
1 ejercicio de práctica
Cuestionario del Módulo 14m
2 horas para completar

Módulo 2: Cómo transferir volúmenes variables

4 videos (Total 34 minutos), 2 cuestionarios
4 videos
Cómo funciona: temas y suscripciones14m
Descripción general del lab34s
Demostración y repaso del lab8m
1 ejercicio de práctica
Cuestionario del Módulo 28m
2 horas para completar

Módulo 3: Cómo implementar canalizaciones de transmisión

6 videos (Total 70 minutos), 2 cuestionarios
6 videos
Desafíos del procesamiento de transmisión14m
Compilación de una canalización de procesamiento de transmisión para los datos de tráfico en vivo11m
Manejo de datos tardíos: marcas de agua, activadores y acumulación14m
Descripción general del lab35s
Demostración y repaso del lab15m
1 ejercicio de práctica
Cuestionario del Módulo 32m
1 hora para completar

Módulo 4: Paneles y estadísticas de transmisión

3 videos (Total 20 minutos), 2 cuestionarios
3 videos
Descripción general del lab45s
Demostración y repaso del lab5m
1 ejercicio de práctica
Cuestionario del Módulo 44m
2 horas para completar

Módulo 5: Cómo manejar los requisitos de capacidad de procesamiento y latencia

8 videos (Total 63 minutos), 2 cuestionarios
8 videos
Bigtable: NoSQL de alto rendimiento, rápido y con ajuste de escala automático4m
Cómo hacer transferencias hacia Bigtable4m
Cómo diseñar para Bigtable23m
Cómo hacer transmisiones hacia Bigtable1m
Demostración y repaso del lab4m
Consideraciones de rendimiento6m
Resumen de la especialización Data Engineering on GCP8m
1 ejercicio de práctica
Cuestionario del Módulo 56m
4.8
2 revisionesChevron Right

Principales revisiones sobre Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform en Español

por CDAug 26th 2019

Un cierre muy completo para el curso, ayudan mucho los ejemplos. Me queda implementar una solución propia con todos los conocimientos adquiridos.

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 de Programa especializado 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

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 está disponible.

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