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. 9 horas para completar

Sugerido: 1 semana de estudio, de 5 a 7 horas por semana...

Español (Spanish)

Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Alemán (German), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés...
Los estudiantes que toman este Course son
  • Engineers

    100 % en línea

    Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

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    Nivel intermedio

    Aprox. 9 horas para completar

    Sugerido: 1 semana de estudio, de 5 a 7 horas por semana...

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

    Programa - Qué aprenderás en este curso

    Semana
    1
    2 horas para completar

    Módulo 1: Introducción a Cloud Dataproc

    16 videos (Total 52 minutos), 2 cuestionarios
    16 videos
    Presentación de Cloud Dataproc1m
    ¿Cómo se pueden definir los datos no estructurados?4m
    Obtención de valor a partir de datos no estructurados7m
    Enfoques de trabajo con macrodatos4m
    Orígenes de MapReduce y Hadoop5m
    Exceso de sobrecarga con Hadoop local1m
    Comparación de Cloud Dataproc y las alternativas de Hadoop2m
    Creación de un clúster de Dataproc4m
    Personalización de Dataproc3m
    Dataproc y la CLI40s
    Lab 1: Descripción general11s
    Lab 1: Demostración y repaso7m
    Tipos personalizados de máquinas3m
    VM interrumpibles3m
    Conclusión41s
    1 ejercicio de práctica
    Cuestionario del módulo 14m
    3 horas para completar

    Módulo 2: Ejecución de trabajos de Dataproc

    13 videos (Total 51 minutos), 3 cuestionarios
    13 videos
    Métodos de envío de trabajos1m
    Lab 2: Descripción general1m
    Lab 2: Demostración y repaso11m
    Separación del almacenamiento y el procesamiento6m
    Evolución del procesamiento de datos5m
    La importancia de las herramientas de redes en el procesamiento de datos3m
    Separación del almacenamiento y el procesamiento con Spark1m
    Envío de trabajos de Spark3m
    Descripción general de los conceptos de Spark2m
    Descripción general del lab45s
    Lab 3: Demostracion y repaso8m
    Conclusión del módulo18s
    1 ejercicio de práctica
    Cuestionario del módulo 22m
    3 horas para completar

    Módulo 3: Aproveche GCP

    10 videos (Total 37 minutos), 3 cuestionarios
    10 videos
    Asistencia de BigQuery8m
    Lab  4: Descripción general31s
    Lab 4: Demostración y repaso4m
    Personalización de clústeres4m
    Instalación de software en un clúster de Dataproc7m
    Lab 5: Descripción general17s
    Lab 5: Demostración y repaso8m
    Conclusión58s
    Repaso19s
    1 ejercicio de práctica
    Cuestionario del módulo 32m
    1 hora para completar

    Módulo 4: Análisis de datos no estructurados

    7 videos (Total 24 minutos), 2 cuestionarios
    7 videos
    Análisis detallado del aprendizaje automático3m
    Ejemplos de aplicación del AA3m
    Análisis detallado de Natural Language Processing2m
    Lab 6: Descripción general1m
    Lab 6: Demostración y repaso10m
    Conclusión16s
    1 ejercicio de práctica
    Cuestionario del módulo 42m

    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.