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学生职业成果

25%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

56%

通过此课程获得实实在在的工作福利

14%

加薪或升职

可分享的证书

完成后获得证书

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

中级

完成时间大约为17 小时

建议:1 semana de estudio, entre 6 y 10 horas semanales...

西班牙语(Spanish)

字幕:西班牙语(Spanish), 英语(English)

您将获得的技能

Big DataBigqueryMachine LearningGoogle Cloud Platform

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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up96%(1,444 个评分)Info
1

1

完成时间为 3 小时

Introducción al programa de especialización Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

完成时间为 3 小时
13 个视频 (总计 78 分钟), 2 个阅读材料, 2 个测验
13 个视频
Introducción a Google Cloud Platform3分钟
Potencia de procesamiento para cargas de trabajo de estadísticas y de AA9分钟
Demostración: Cómo crear una VM en Compute Engine13分钟
Almacenamiento elástico con Google Cloud Storage5分钟
Compilación en la red global de Google3分钟
Seguridad: local frente a nativa de la nube2分钟
Evolución de las herramientas de macrodatos de Google Cloud5分钟
Cómo comenzar a usar Google Cloud Platform y Qwiklabs3分钟
Cómo elegir el enfoque correcto5分钟
Lo que puede hacer con Google Cloud Platform3分钟
Actividad: Explore arquitecturas de soluciones de clientes reales7分钟
Funciones clave en una organización basada en los datos6分钟
2 个阅读材料
Programa de conjuntos de datos públicos de Google Cloud1分钟
Recursos del módulo10分钟
1 个练习
Revisión del módulo5分钟
2

2

完成时间为 2 小时

Recomendación de productos con Cloud SQL y Spark

完成时间为 2 小时
8 个视频 (总计 50 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
8 个视频
Introducción al aprendizaje automático5分钟
Desafío: AA para recomendar alquileres de viviendas8分钟
Enfoque: Migre de un entorno local a Google Cloud Platform9分钟
Demostración: Cree un trabajo de Apache Spark en 10 minutos o menos6分钟
Desafío: Cómo utilizar y ajustar los clústeres locales6分钟
Lleve el almacenamiento fuera del clúster con Google Cloud Storage4分钟
Introducción al lab2分钟
1 个阅读材料
Modulressourcen10分钟
1 个练习
Revisión del módulo15分钟
3

3

完成时间为 3 小时

Prediga las compras de visitantes con BigQuery ML

完成时间为 3 小时
13 个视频 (总计 74 分钟), 2 个阅读材料, 2 个测验
13 个视频
Demostración: Consulte 2,000 millones de líneas de código de GitHub en menos de 30 segundos11分钟
BigQuery: Motor SQL rápido4分钟
Demostración: Cómo explorar datos del uso compartido de bicicletas con SQL11分钟
Calidad de los datos4分钟
Almacenamiento administrado de BigQuery5分钟
Estadísticas de datos geográficos2分钟
Demostración: Cómo analizar impactos de rayos con BigQuery GIS7分钟
Cómo elegir un tipo de modelo de AA para datos estructurados4分钟
Cómo predecir el valor del ciclo de vida del cliente5分钟
BigQuery ML: Cree modelos con SQL3分钟
Etapas en el ciclo de vida de los modelos de AA2分钟
BigQuery ML: Explicación de las funciones principales5分钟
2 个阅读材料
Introducción al lab10分钟
Recursos del módulo10分钟
1 个练习
Revisión del módulo30分钟
4

4

完成时间为 2 小时

Cree canalizaciones de datos de transmisión con Cloud Pub/Sub y Cloud Dataflow

完成时间为 2 小时
8 个视频 (总计 31 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
8 个视频
Arquitecturas orientadas a los mensajes con Cloud Pub/Sub6分钟
Cómo diseñar canalizaciones de transmisión con Apache Beam3分钟
Cómo implementar canalizaciones de transmisión en Cloud Dataflow3分钟
Cómo visualizar estadísticas con Data Studio3分钟
Cómo crear gráficos con Data Studio2分钟
Demostración: Explicación de Data Studio7分钟
Introducción al lab1分钟
1 个阅读材料
Recursos del módulo10分钟
1 个练习
Revisión del módulo30分钟
4.6
76 条评论Chevron Right

来自Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español的热门评论

创建者 SZJul 5th 2019

Recomendable para quienes tengan la iniciativa de aprender nuevas tecnologías acerca de Big Data y Machine Learning, el curso hace un barrido de las principales herramientas que se encuentran en GCP.

创建者 CGApr 25th 2019

Muy buen primer paso dentro del nuevo mundo que ofrece GCP, espero continuar estudiando sobre el y lo más importante, ayudado a la transformación Digital de mi Organización. Gracias Totales..

讲师

提供方

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Google 云端平台

关于 Data Engineering on Google Cloud Platform en Español 专项课程

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

常见问题

  • 注册以便获得证书后,您将有权访问所有视频、测验和编程作业(如果适用)。只有在您的班次开课之后,才可以提交和审阅同学互评作业。如果您选择在不购买的情况下浏览课程,可能无法访问某些作业。

  • 您注册课程后,将有权访问专项课程中的所有课程,并且会在完成课程后获得证书。您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容,可以免费旁听课程。

  • 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

  • A fin de ser apto para la prueba gratuita, necesitará lo siguiente:- Una cuenta de Google (en la actualidad, Google está bloqueado en China)- Una tarjeta de crédito o una cuenta bancaria- Aceptar las Condiciones del servicioNota: Existe un problema conocido en ciertos países de la UE que impide que las personas puedan registrarse. Sin embargo, si ve un posible beneficio económico, puede registrarse en la prueba gratuita como “empresa”. Más información en https://support.google.com/cloud/answer/6090602Encontrará más Preguntas frecuentes sobre la prueba gratuita de Google Cloud Platform aquí: https://cloud.google.com/free-trial/Para obtener más información sobre cómo funciona la prueba gratuita, visite la página de documentación aquí: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Si su cuenta de Google actual ya no es apta para la prueba gratuita de Google Cloud Platform, puede crear otra cuenta de Google. Debe usar su nueva cuenta de Google para registrarse en la prueba gratuita.

  • Consulte la página siguiente para obtener más información: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Sí. Este curso en línea está basado en la capacitación guiada por instructores que se conocía como CPB100.

  • Este curso abarca los temas que se presentan en el examen de certificación; sin embargo, recomendamos una preparación adicional que incluya experiencia práctica con productos. La mejor preparación para la certificación es la experiencia práctica en el mundo real. Consulte la guía de preparación para la certificación de Profesional certificado por Google como ingeniero de datos para obtener más información y acceder a recursos: https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • El Programa de certificación de Google ofrece a los clientes y a los socios una forma de demostrar sus habilidades técnicas en un puesto de trabajo y tecnología en particular. Se evalúa a los candidatos mediante una variedad de métodos estándares de la industria, rigurosamente preparados para determinar si cumplen con los estándares de aptitud que Google exige. Más información aquí: https://cloud.google.com/certification/

  • Una vez que se inscriba para obtener un Certificado, tendrá acceso a todos los videos, los cuestionarios y las tareas de programación (si corresponde). Las tareas que revisarán otros pares solo se pueden presentar para su revisión una vez que comience la sesión de clases. Si quiere explorar el curso sin comprarlo, es posible que no pueda acceder a ciertas tareas.

  • No hay problema. Los cronogramas de los cursos son flexibles. El pago del curso le otorga 180 días de acceso completo al curso, durante los que será apto para obtener el Certificado. Se dan sugerencias de plazos en los cursos que se realizan al ritmo del estudiante, pero no se lo penalizará si no cumple con los plazos, con la condición de que obtenga su Certificado en un máximo de 180 días. Es posible que los cursos basados en sesiones exijan que se cumplan los plazos para cumplir los objetivos; pero si se atrasa, puede pedir la transferencia a una sesión posterior y todo el trabajo que realizó se transferirá también.

  • Si paga por el curso, tendrá acceso a todas las funciones y el contenido que necesita para obtener el Certificado del curso. Si aprueba el curso, su Certificado electrónico se agregará a su página de Logros. Desde ahí, podrá imprimirlo o agregarlo a su perfil de LinkedIn. Tenga en cuenta que el Certificado del curso no significa que se obtiene crédito académico oficial de la institución asociada que ofrece el curso.

  • Podrá acceder a todos los videos, las lecturas y los debates sin costo alguno. También podrá presentar tareas y obtener una calificación sin costo. Si desea obtener un Certificado, debe comprar el curso o puede solicitar Ayuda financiera.

  • Será apto para un reembolso completo hasta dos semanas después de la fecha de pago, o (en el caso de cursos que se lanzaron recientemente) hasta dos semanas después del inicio de la primera sesión del curso, lo que ocurra más tarde. No podrá recibir un reembolso una vez que haya obtenido un Certificado del curso, incluso si lo completa en las dos semanas durante las que es apto para solicitar un reembolso. Consulte nuestra política de reembolso completa.

  • Sí. Coursera ofrece ayuda financiera a los estudiantes que quieren completar un curso, pero que no pueden pagarlo. Para solicitar ayuda, haga clic en “Apply for Financial Aid” (Solicitar ayuda financera) debajo del botón “Inscribirse”. Se le pedirá que complete una solicitud sencilla; no se le pedirá nada más.

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