Acerca de este Curso
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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. 15 horas para completar

Sugerido: 1 semana de estudio, entre 5 y 7 horas semanales...

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
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 130m
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 230m
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 330m
2 horas 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 430m

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.

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