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Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español
Google Cloud and Google via Coursera
- Provider Coursera
- Cost Free Online Course (Audit)
- Session Upcoming
- Language Spanish
- Certificate Paid Certificate Available
- Effort 6-10 hours a week
- Duration 6 weeks long
- Learn more about MOOCs
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Overview
Class Central Tips
En este curso a pedido y acelerado de 1 semana, los participantes descubrirán las capacidades de los macrodatos y del aprendizaje automático de Google Cloud Platform (GCP). Además, se proporciona una descripción general rápida de Google Cloud Platform y más detalles sobre las capacidades de procesamiento de datos.
Al finalizar este curso, los participantes podrán hacer lo siguiente:
• Identificar el propósito y el valor de los productos clave de macrodatos y aprendizaje automático disponibles en Google Cloud Platform
• Usar Cloud SQL y Cloud Dataproc para migrar las cargas de trabajo existentes de MySQL y Hadoop/Pig/Spark/Hive a Google Cloud Platform
• Usar BigQuery y Cloud Datalab para llevar a cabo un análisis de datos interactivo
• Elegir entre Cloud SQL, Bigtable y Datastore
• Entrenar y usar una red neuronal mediante TensorFlow
• Elegir entre los diferentes productos de procesamiento de datos disponibles en Google Cloud Platform
Antes de inscribirse en este curso, los participantes deben tener aproximadamente un (1) año de experiencia en uno o más de los siguientes:
• Un lenguaje de consulta común, como SQL
• Actividades de extracción, transformación y carga
• Modelado de datos
• Aprendizaje automático o estadísticas
• Programación en Python
Notas de la Cuenta de Google:
• Actualmente, los servicios de Google no están disponibles en China.
Al finalizar este curso, los participantes podrán hacer lo siguiente:
• Identificar el propósito y el valor de los productos clave de macrodatos y aprendizaje automático disponibles en Google Cloud Platform
• Usar Cloud SQL y Cloud Dataproc para migrar las cargas de trabajo existentes de MySQL y Hadoop/Pig/Spark/Hive a Google Cloud Platform
• Usar BigQuery y Cloud Datalab para llevar a cabo un análisis de datos interactivo
• Elegir entre Cloud SQL, Bigtable y Datastore
• Entrenar y usar una red neuronal mediante TensorFlow
• Elegir entre los diferentes productos de procesamiento de datos disponibles en Google Cloud Platform
Antes de inscribirse en este curso, los participantes deben tener aproximadamente un (1) año de experiencia en uno o más de los siguientes:
• Un lenguaje de consulta común, como SQL
• Actividades de extracción, transformación y carga
• Modelado de datos
• Aprendizaje automático o estadísticas
• Programación en Python
Notas de la Cuenta de Google:
• Actualmente, los servicios de Google no están disponibles en China.
Syllabus
Introducción al programa de especialización Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP
-Le damos la bienvenida al curso Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Aquí obtendrá información básica sobre cómo está estructurado el curso y los cuatro desafíos principales relacionados con los macrodatos que deberá superar.
Recomendación de productos con Cloud SQL y Spark
-En este módulo, tendrá un modelo de recomendación existente de Apache Spark ML que se ejecuta de manera local. Aprenderá acerca de los modelos de recomendación y cómo puede ejecutarlos en la nube con Cloud Dataproc y Cloud SQL.
Prediga las compras de visitantes con BigQuery ML
-En este módulo, aprenderá los conceptos básicos de BigQuery y del análisis de macrodatos a gran escala. Luego, aprenderá a compilar su propio modelo personalizado de aprendizaje automático para predecir las compras de visitantes usando solamente SQL con BigQuery ML.
Cree canalizaciones de datos de transmisión con Cloud Pub/Sub y Cloud Dataflow
-En este módulo, diseñará y compilará una canalización de datos de transmisión con ajuste de escala automático para transferir, procesar y visualizar datos en un panel. Antes de compilar su canalización, aprenderá los conceptos básicos de la arquitectura orientada a los mensajes y los errores que debe evitar al diseñar y al implementar canalizaciones de datos modernas.
Clasifique imágenes con modelos previamente compilados mediante la API de Vision y Cloud AutoML
-¿No quiere crear un modelo personalizado de AA desde cero? Aprenda a aprovechar y extender los modelos de AA previamente compilados, como la API de Vision y Cloud AutoML, para la clasificación de imágenes.
Resumen
-En este último módulo, revisaremos los desafíos clave, las soluciones y los temas abordados como parte de este curso sobre aspectos básicos. También revisaremos los recursos adicionales y los pasos que puede seguir para obtener la certificación Data Engineer de Google Cloud.
-Le damos la bienvenida al curso Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Aquí obtendrá información básica sobre cómo está estructurado el curso y los cuatro desafíos principales relacionados con los macrodatos que deberá superar.
Recomendación de productos con Cloud SQL y Spark
-En este módulo, tendrá un modelo de recomendación existente de Apache Spark ML que se ejecuta de manera local. Aprenderá acerca de los modelos de recomendación y cómo puede ejecutarlos en la nube con Cloud Dataproc y Cloud SQL.
Prediga las compras de visitantes con BigQuery ML
-En este módulo, aprenderá los conceptos básicos de BigQuery y del análisis de macrodatos a gran escala. Luego, aprenderá a compilar su propio modelo personalizado de aprendizaje automático para predecir las compras de visitantes usando solamente SQL con BigQuery ML.
Cree canalizaciones de datos de transmisión con Cloud Pub/Sub y Cloud Dataflow
-En este módulo, diseñará y compilará una canalización de datos de transmisión con ajuste de escala automático para transferir, procesar y visualizar datos en un panel. Antes de compilar su canalización, aprenderá los conceptos básicos de la arquitectura orientada a los mensajes y los errores que debe evitar al diseñar y al implementar canalizaciones de datos modernas.
Clasifique imágenes con modelos previamente compilados mediante la API de Vision y Cloud AutoML
-¿No quiere crear un modelo personalizado de AA desde cero? Aprenda a aprovechar y extender los modelos de AA previamente compilados, como la API de Vision y Cloud AutoML, para la clasificación de imágenes.
Resumen
-En este último módulo, revisaremos los desafíos clave, las soluciones y los temas abordados como parte de este curso sobre aspectos básicos. También revisaremos los recursos adicionales y los pasos que puede seguir para obtener la certificación Data Engineer de Google Cloud.
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