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Spécialisation Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud en Español

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Spécialisation Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud en Español

Ingeniería de datos en Google Cloud Platform. Desarrollo profesional en ingeniería de datos utilizando macrodatos y aprendizaje automático.

Inclus avec Coursera Plus

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(293 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
Planning flexible
1 mois à raison de 10 heures par semaine
Obtenir une qualification professionnelle
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Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Cloud Computing
  • Catégorie : Unstructured Data
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Data Migration
  • Catégorie : Data Warehousing
  • Catégorie : Cloud Infrastructure
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Extract, Transform, Load
  • Catégorie : Real Time Data
  • Catégorie : Dataflow
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Data Infrastructure

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Data Lakes
  • Catégorie : Dashboard
  • Catégorie : Cloud Storage

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Espagnol
24 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Google Cloud

Spécialisation - 4 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Distinguir entre data lakes y almacenes de datos.

  • Explorar los casos de uso de cada tipo de almacenamiento y las soluciones de data lakes y almacenes de datos disponibles en Google Cloud.

  • Analizar el rol del ingeniero de datos y los beneficios de las canalizaciones de datos exitosas para las operaciones comerciales.

  • Examinar por qué la ingeniería de datos se debe realizar en un entorno de nube.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : SQL
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Scalability
Catégorie : Data Lakes
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Relational Databases
Catégorie : Data Pipelines

Ce que vous apprendrez

  • Revisar los diferentes métodos de carga de datos: EL, ELT y ETL, y cuándo corresponde usarlos.

  • Ejecutar Hadoop en Dataproc, usar Cloud Storage y optimizar trabajos de Dataproc.

  • Compilar tus canalizaciones para el procesamiento de datos con Dataflow.

  • Administrar canalizaciones de datos con Data Fusion y Cloud Composer.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Serverless Computing
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Data Migration

Ce que vous apprendrez

  • Interpretar casos de uso para el análisis de transmisiones en tiempo real

  • Administrar eventos de datos con el servicio de mensajería asíncrono de Pub/Sub

  • Escribir canalizaciones de transmisión y ejecutar transformaciones cuando sea necesario

  • Interoperar Dataflow, BigQuery y Pub/Sub para la transmisión y el análisis en tiempo real

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Dataflow
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Serverless Computing
Catégorie : Analytics
Catégorie : Big Data
Catégorie : Scalability

Ce que vous apprendrez

  • Distinguir entre AA, IA y aprendizaje profundo

  • Analizar el uso de las APIs de AA en datos no estructurados

  • Ejecutar comandos de BigQuery desde notebooks

  • Crear modelos de AA con la sintaxis de SQL en BigQuery

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Unstructured Data
Catégorie : SQL
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Big Data
Catégorie : Predictive Modeling

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