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Spezialisierung für Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer Professional Certificate en Español

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Spezialisierung für Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer Professional Certificate en Español

Avanza tu carrera en ingeniería de datos

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4.7

(74 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

  • Adquirirá las habilidades necesarias para tener éxito en un puesto de ingeniero de datos.

    Se preparará para obtener la certificación Professional Data Engineer.

    Aprenderá sobre los servicios de la plataforma y la infraestructura que ofrece Google Cloud Platform.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Dataflow
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Unstructured Data
  • Kategorie: Systems Design
  • Kategorie: Apache Hive
  • Kategorie: Cloud Storage
  • Kategorie: Looker (Software)
  • Kategorie: Data Warehousing
  • Kategorie: Data Integration
  • Kategorie: Extract, Transform, Load
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Real Time Data
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Data Modeling
  • Kategorie: Data Lakes
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Data Infrastructure

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Google Cloud.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Diferencia entre un data lake, un almacén de datos y un data lakehouse

  • Explica el concepto de data lakehouse y cómo aborda las limitaciones de los data lakes y almacenes de datos tradicionales

  • Identifica varias fuentes de datos que BigQuery puede consultar

  • Reconoce las capacidades de usar BigQuery para crear modelos de IA y acceder a ellos

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Scalability
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Management
Kategorie: SQL
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Data Transformation

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Migration
Kategorie: Apache Hive
Kategorie: Big Data
Kategorie: PySpark
Kategorie: Data Integration

Was Sie lernen werden

  • Transferir y administrar datos de transmisión con Pub/Sub y el Servicio administrado para Apache Kafka

  • Crear e implementar canalizaciones de datos de transmisión con Dataflow

  • Implementar soluciones de transmisión de datos para la entrega de aplicaciones y el análisis en tiempo real con BigQuery y Bigtable

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Analytics
Kategorie: Big Data
Kategorie: Scalability

Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Big Data
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Was Sie lernen werden

  • Review each section of the exam using highest-level concepts to identify what is already known and surface gap areas for study.

  • Practice case study analysis and solution proposal methods and thinking skills.

  • Learn information, tips, and general advice about how to prepare for the exam.

  • Integrate prior technical skills into practical skills for the job role. Help you become a Data Engineer.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Migration
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: SQL
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Cloud Security
Kategorie: Scalability
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Systems Design
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Infrastructure

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