关于此课程： 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: • Necesitará una cuenta de Google o de Gmail y una tarjeta de crédito o una cuenta bancaria para registrarse en la prueba gratuita de Google Cloud Platform (los servicios de Google no están disponibles en China en la actualidad). • Si es un cliente de Google Cloud Platform con una dirección de facturación de la Unión Europea (UE) o de Rusia, lea la información general sobre el IVA que se encuentra aquí: https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • Encontrará más Preguntas frecuentes sobre la prueba gratuita de Google Cloud Platform aquí: https://cloud.google.com/free/?hl=es-419 Looking for the English version of this course? Check out https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals/ 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/
此课程适用人群： Esta clase está diseñada para analistas de datos, científicos de datos y analistas de negocios. También es apropiada para los encargados de tomar decisiones de TI que estén evaluando Google Cloud Platform para que lo usen los científicos de datos. Esta clase es para personas que realizan las siguientes actividades con macrodatos: • Extracción, carga, transformación, limpieza y validación de datos para uso en análisis • Diseño de canalizaciones y arquitecturas para el procesamiento de datos • Creación y mantenimiento de aprendizaje automático y modelos estadísticos • Consultar conjuntos de datos, visualizar resultados de consultas y crear informes
制作方： Google Cloud
| 级别 | Intermediate |
| 承诺学习时间 | 1 semana de estudio, de 6 a 10 horas por semana |
| 语言 | Spanish, 字幕： Japanese, English |
| 硬件要求 | Necesitará una cuenta de prueba gratuita de Google Cloud Platform. Regístrese en https://cloud.google.com/free/?hl=es-419 |
| 如何通过 | 通过所有计分作业以完成课程。 |
| 用户评分 |
授课大纲
第 1 周
Introducción a la Especialización en datos y aprendizaje automático de Google Cloud Platform
4 个视频, 1 个阅读材料
- Reading: Lectura: Léame
- 视频: Acerca de los Aspectos básicos de los macrodatos y el aprendizaje automático de GCP
- 视频: Resumen de Curso y Agenda
- 视频: Conoce a tu profesor
Módulo 1: Introducción a Google Cloud Platform y a sus productos para macrodatos
En este módulo, presentaremos qué es Google Cloud Platform y los aspectos de la plataforma relacionados con el manejo de datos.
6 个视频, 1 个阅读材料
- 视频: ¿Qué es Google Cloud Platform?
- 视频: Productos de GCP para macrodatos
- 视频: Situaciones de uso
- 视频: Cómo hacer los Labs
- Reading: Regístrese en la prueba gratuita y cree un proyecto
- 视频: Módulo 1 Recursos
已评分: Módulo 1 Revisión
Módulo 2: Foundations of GCP Compute and Storage
En este módulo, presentaremos las bases de Google Cloud Platform: Compute y Storage. Explicaremos cómo trabajan para ofrecer transferencia de datos, almacenamiento y análisis federado.
9 个视频, 3 个阅读材料
- 视频: CPU según demanda (Compute Engine)
- 视频: Lab 2a Descripción General
- Reading: Cómo iniciar la instancia de Compute Engine (Lab 2a)
- 视频: Lab 2a Revisión
- 视频: Un sistema de archivos global (Cloud Storage)
- 视频: Lab 2b Descripción General
- Reading: Cómo interactuar con Cloud Storage
- 视频: Lab 2b Revisión
- 视频: Módulo 2 Revisión
- 视频: Módulo 2 Recursos
- Reading: Módulo 2 Recursos
已评分: Módulo 2 Revisión
Módulo 3: Data Analysis on the Cloud
En este módulo, presentaremos los casos de uso más comunes de Big Data que Google administrará por usted. Se trata de las actividades que la industria lleva a cabo más a menudo en la actualidad y para las que ofrecemos una migración sencilla a la nube.
10 个视频, 2 个阅读材料
- 视频: Los pasos para la transformación
- 视频: Su base de datos de SQL en la nube
- 视频: Lab 3a Descripción General
- Reading: Cómo configurar datos de alquileres en Cloud SQL
- 视频: Lab 3a Revisión
- 视频: Hadoop administrado en la nube
- 视频: Lab 3b Descripción General
- Reading: AA para recomendaciones con Dataproc
- 视频: Lab 3b Revisión
- 视频: Módulo 3 Revisión
- 视频: Módulo 3 Recursos
已评分: Revisión del Módulo 3
Módulo 4: Escalamiento del análisis de datos: Procesamiento con GCP
Este módulo aborda las tecnologías más transformadoras de Google Cloud Platform, que podrían no tener puntos en común evidentes con las tecnologías que los asistentes usan actualmente (“próximas tendencias”).
13 个视频, 4 个阅读材料
- 视频: Fast Random Access
- 视频: Desarrollo iterativo y también interactivo; demostración
- 视频: Almacenamiento y consultas interactivas de petabytes
- 视频: Lab 4a Descripción General
- Reading: Cree un conjunto de datos de AA con BigQuery (Lab 4a)
- 视频: Lab 4a Revisión
- 视频: Aprendizaje automático con TensorFlow
- 视频: Crear y Entrenar un Modelo de Red Neuronal
- 视频: Lab 4b Descripción General
- Reading: Ejecute el AA con TensorFlow
- 视频: Crear modelos de aprendizaje automático completos y lab
- 视频: Lab 4c Descripción General
- Reading: API de aprendizaje automático (Lab 4c)
- 视频: Módulo 4 Revisión
- 视频: Módulo 4 Recursos
- Reading: Módulo 4 Recursos
已评分: Módulo 4 Revisión
Módulo 5: Arquitecturas de procesamiento de datos: Escalabilidad en la transferencia, la transformación y la carga
En este módulo, se presentan las arquitecturas de procesamiento de datos de Google Cloud Platform: Procesamiento asíncrono con TaskQueues, arquitecturas orientadas a los mensajes con Pub/Sub y creación de canalizaciones con Dataflow.
4 个视频, 1 个阅读材料
- 视频: Arquitecturas orientadas a los mensajes
- 视频: Canalizaciones de datos sin servidores
- 视频: Módulo 5 Revisión
- Reading: Módulo 5 Recursos
已评分: Module 5 Review
Módulo 6: Resumen de Google Cloud Platform, macrodatos y AA
3 个视频, 1 个阅读材料
- 视频: Próximos pasos
- 视频: Módulo 6 Recursos
- Reading: Módulo 6 Recursos
常见问题解答
运作方式
Coursework
Each course is like an interactive textbook, featuring pre-recorded videos, quizzes and projects.
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制作方
Google Cloud
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