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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15 小时

建议:1 semana de estudio, de 6 a 10 horas por semana...

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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学习Course的学生是

  • Systems Analysts
  • Data Engineers
  • Data Analysts
  • Data Scientists
  • Engineers

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1
完成时间为 14 分钟

Introducción a la Especialización en datos y aprendizaje automático de Google Cloud Platform

4 个视频 (总计 13 分钟), 1 个阅读材料
4 个视频
Descripción general y programa del curso5分钟
Cómo comenzar a usar Google Cloud Platform y Qwiklabs2分钟
Conozca a su instructor3分钟
1 个阅读材料
Lectura: Léame1分钟
完成时间为 1 小时

Introducción a Google Cloud Platform y a sus productos para macrodatos

5 个视频 (总计 31 分钟), 1 个测验
5 个视频
¿Qué es Google Cloud Platform?14分钟
Productos de macrodatos de GCP9分钟
Casos de uso5分钟
Recursos del módulo30
1 个练习
Revisión del módulo30分钟
完成时间为 4 小时

Módulo 2: Fundamentos de Google Cloud Platform: Compute y Storage

9 个视频 (总计 55 分钟), 1 个阅读材料, 3 个测验
9 个视频
CPU bajo demanda7分钟
Descripción general del lab37
Revisión del lab8分钟
Un sistema de archivos global (Cloud Storage)14分钟
Descripción general del lab1分钟
Revisión del lab14分钟
Revisión del módulo3分钟
Recursos del módulo3分钟
1 个阅读材料
Recursos del módulo10分钟
1 个练习
Revisión del módulo30分钟
完成时间为 4 小时

Módulo 3: Análisis de Datos en la Nube

10 个视频 (总计 90 分钟), 3 个测验
10 个视频
Pasos importantes hacia la transformación20分钟
Su base de datos de SQL en la nube5分钟
Descripción general del lab24
Revisión del lab22分钟
Hadoop administrado en la nube8分钟
Descripción general del lab17
Revisión del lab27分钟
Revisión del módulo3分钟
Recursos del módulo1分钟
1 个练习
Revisión del módulo30分钟
完成时间为 5 小时

Escalamiento del análisis de datos: Procesamiento con GCP

21 个视频 (总计 82 分钟), 1 个阅读材料, 4 个测验
21 个视频
Acceso aleatorio rápido11分钟
Almacenamiento y consulta interactiva de petabytes con Google BigQuery3分钟
Transferencia de datos a BigQuery2分钟
Desarrollo interactivo e iterativo con Cloud Datalab1分钟
Demostración de Cloud Datalab3分钟
Compatibilidad de Datalab con BigQuery2分钟
Descripción general del lab27
Revisión del lab: Configuración de Datalab5分钟
Revisión del lab: Trabajo en un notebook de IPython6分钟
Introducción25
Aprendizaje automático con TensorFlow8分钟
Entrenamiento y creación de un modelo de red neuronal: Parte 11分钟
Entrenamiento y creación de un modelo de red neuronal: Parte 25分钟
Descripción general del lab4分钟
Modelos de aprendizaje automático precompilados4分钟
Ejemplos de API de AA precompiladas8分钟
Revisión del lab8分钟
Revisión del módulo2分钟
Recursos sobre escalamiento del análisis de datos10
Recursos sobre aprendizaje automático15
1 个阅读材料
Escalamiento del análisis de datos: Recursos10分钟
1 个练习
Revisión del módulo30分钟
完成时间为 1 小时

Arquitecturas de procesamiento de datos: Escalabilidad en la transferencia, la transformación y la carga

4 个视频 (总计 9 分钟), 1 个阅读材料, 1 个测验
4 个视频
Arquitecturas orientadas a los mensajes3分钟
Canalizaciones de datos sin servidores3分钟
Revisión del módulo32
1 个阅读材料
Recursos del módulo5分钟
1 个练习
Revisión del módulo30分钟
完成时间为 15 分钟

Resumen de Google Cloud Platform, macrodatos y AA

3 个视频 (总计 5 分钟), 1 个阅读材料
3 个视频
Próximos pasos1分钟
Recursos adicionales38
1 个阅读材料
Recursos del módulo10分钟
4.7
58 个审阅Chevron Right

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

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..

关于 Google 云端平台

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....

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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