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 <<<
Programa especializado Data Engineering on Google Cloud Platform en Español
Ingeniería de datos en Google Cloud Platform. Desarrollo profesional en ingeniería de datos utilizando macrodatos y aprendizaje automático.
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Cómo funciona el programa especializado
Toma cursos
Un programa especializado de Coursera es un conjunto de cursos que te ayudan a dominar una aptitud. Para comenzar, inscríbete en el programa especializado directamente o échale un vistazo a sus cursos y elige uno con el que te gustaría comenzar. Al suscribirte a un curso que forme parte de un programa especializado, quedarás suscrito de manera automática al programa especializado completo. Puedes completar solo un curso: puedes pausar tu aprendizaje o cancelar tu suscripción en cualquier momento. Visita el panel principal del estudiante para realizar un seguimiento de tus inscripciones a cursos y tu progreso.
Proyecto práctico
Cada programa especializado incluye un proyecto práctico. Necesitarás completar correctamente el proyecto para completar el programa especializado y obtener tu certificado. Si el programa especializado incluye un curso separado para el proyecto práctico, necesitarás completar cada uno de los otros cursos antes de poder comenzarlo.
Obtén un certificado
Cuando completes todos los cursos y el proyecto práctico, obtendrás un Certificado que puedes compartir con posibles empleadores y tu red profesional.
Hay 5 cursos en este Programa Especializado
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español
Este curso acelerado on demand de 1 semana de duración presenta a los participantes las funciones de macrodatos y aprendizaje automático de Google Cloud Platform (GCP). Ofrece una descripción general breve de Google Cloud Platform y profundiza en las funciones de procesamiento de datos. Al final del curso, los participantes podrán realizar lo siguiente: • Identificar el propósito y el valor de los productos clave de Google Cloud Platform relacionados con los macrodatos y el aprendizaje automático • Usar CloudSQL y Cloud Dataproc para migrar cargas de trabajo existentes de MySQL y Hadoop/Pig/Spark/Hive a Google Cloud Platform • Utilizar BigQuery y Cloud Datalab para realizar análisis interactivos de datos • Elegir entre Cloud SQL, BigTable y Datastore • Entrenar y usar una red neuronal mediante TensorFlow • Elegir entre diferentes productos de procesamiento de datos en Google Cloud Platform Para inscribirse en este curso, los participantes deben tener aproximadamente un (1) año de experiencia en uno o más de los siguientes: • Un lenguaje de consultas común, como SQL • Actividades de extracción, transformación y carga • Modelado de datos • Aprendizaje automático o estadísticas • Programación en Python Notas sobre la cuenta de Google: • los servicios de Google no están disponibles en China en la actualidad. Buscando la versión en español de este curso? Visita https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-es/ このコースの日本語版をお探しですか？https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-jp/
Serverless Machine Learning con TensorFlow en GCP
En este curso acelerado a pedido de una semana, los participantes recibirán una introducción práctica sobre cómo diseñar y compilar modelos de aprendizaje automático en Google Cloud Platform. Mediante una serie de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes incorporarán conceptos de aprendizaje automático (AA) y TensorFlow, y adquirirán habilidades prácticas para desarrollar, evaluar y producir modelos de AA. OBJETIVOS En este curso, los participantes adquirirán las siguientes habilidades: ● Identificar casos prácticos de aprendizaje automático ● Compilar un modelo de AA con TensorFlow ● Compilar modelos de AA implementables y escalables con Cloud ML ● Conocer la importancia del procesamiento previo y la combinación de atributos ● Incorporar conceptos avanzados de AA a sus modelos ● Producir modelos entrenados de AA REQUISITOS PREVIOS Para aprovechar al máximo este curso, los participantes deben cumplir con los siguientes requisitos previos: ● Haber completado el curso "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" o contar con experiencia equivalente ● Tener un conocimiento básico del lenguaje de consulta común, como SQL ● Tener experiencia con las actividades de extracción, transformación, carga y modelado de datos ● Haber desarrollado aplicaciones mediante un lenguaje de programación común, como Python ● Estar familiarizados con el aprendizaje automático o las estadísticas Notas sobre la Cuenta de Google: • Para poder registrarse en la prueba gratuita de Google Cloud Platform, deberá tener una Cuenta de Google o Gmail, y una tarjeta de crédito o cuenta bancaria (por el momento, los servicios de Google no están disponibles en China). • Si es cliente de Google Cloud Platform y su dirección de facturación se encuentra en la Unión Europea (UE) o en Rusia, lea la documentación de Descripción General del IVA en: https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • Puede encontrar más Preguntas frecuentes sobre la prueba gratuita de Google Cloud Platform en: https://cloud.google.com/free-trial/
Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform en Español
Este curso acelerado de 1 semana profundiza en el contenido de los cursos anteriores de la especialización en Data Engineering on Google Cloud Platform. Mediante una serie de videoconferencias, demostraciones y labs prácticos, aprenderá a crear y administrar clústeres de procesamiento para ejecutar trabajos de Hadoop, Spark, Pig o Hive en Google Cloud Platform. También aprenderá a acceder a las distintas opciones de Google Cloud Storage desde sus propios clústeres de procesamiento y a integrar las funciones de aprendizaje automático de Google en sus programas de estadísticas. En los labs prácticos, creará y administrará clústeres de Dataproc con la consola web y la CLI, y los usará para ejecutar trabajos de Spark y Pig. Luego, creará notebooks de iPython que se integran en BigQuery y Cloud Storage y utilizan Spark. Por último, integrará las API de aprendizaje automático en sus análisis de datos. Requisitos previos • Google Cloud Platform Big Data & Machine Learning Fundamentals (o tener experiencia equivalente) • Cierto conocimiento sobre Python
Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow en Español
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 uso de lenguaje de consulta de tipo SQL para analizar datos • Conocimientos de Python o Java Notas de la Cuenta de Google: • Necesitará una Cuenta de Google o Gmail, y una tarjeta de crédito o cuenta bancaria para registrarse en la prueba gratuita de Google Cloud Platform (actualmente, los servicios de Google no están disponibles en China). • Si es cliente de Google Cloud Platform y su dirección de facturación se encuentra en la Unión Europea (UE) o en Rusia, lea la documentación sobre la descripción general del IVA en https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • Puede encontrar más Preguntas frecuentes sobre la prueba gratuita de Google Cloud Platform en https://cloud.google.com/free-trial/
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Preguntas Frecuentes
¿Cuál es la política de reembolsos?
¿Puedo inscribirme en un solo curso?
¡Sí! Para empezar, haz clic en la tarjeta del curso que te interesa e inscríbete. Puedes inscribirte y completar el curso para obtener un certificado que puedes compartir o puedes acceder al curso como oyente para ver los materiales del curso de manera gratuita. Cuando cancelas la suscripción de un curso que forma parte de un programa especializado, se cancela automáticamente la suscripción de todo el programa especializado. Visita el panel del estudiante para realizar un seguimiento de tu progreso.
¿Hay ayuda económica disponible?
¿Puedo tomar este curso de manera gratuita?
¿Este curso es 100 % en línea? ¿Necesito asistir a alguna clase en persona?
Este curso es completamente en línea, de modo que no necesitas ir a un aula en persona. Puedes acceder a tus lecciones, lecturas y tareas en cualquier momento y cualquier lugar a través de Internet o tu dispositivo móvil.
¿Recibiré crédito universitario por completar el programa especializado?
Este programa especializado no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del programa especializado para el crédito. Consulta con tu institución para obtener más información.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
