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

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

Avanza tu carrera en ingeniería de datos.

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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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: Real Time Data
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Data Quality
  • Kategorie: Extract, Transform, Load
  • Kategorie: Dataflow
  • Kategorie: Data Infrastructure
  • Kategorie: Quality Assurance
  • Kategorie: Data Management
  • Kategorie: Systems Design
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Metadata Management
  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Data Warehousing

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Apache Hadoop
  • Kategorie: Data Lakes

Wichtige Details

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Google Cloud.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud

Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud

KURS 1, 10 Stunden

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: Data Lakes
Kategorie: Data Security
Kategorie: Analytics
Kategorie: Data Storage Technologies
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Metadata Management
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Open Source Technology
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Integration
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud

Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud

KURS 2, 11 Stunden

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: Data Validation
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Extract, Transform, Load

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: Real Time Data
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Analytics
Kategorie: Data Architecture

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: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Model Training
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Cloud API
Kategorie: Big Data
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Prototyping

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: Applied Machine Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Database Development
Kategorie: Data Quality
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Systems Design
Kategorie: Cloud Security
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Data Compilation
Kategorie: Quality Assurance
Kategorie: Statistical Reporting
Kategorie: Interactive Data Visualization
Kategorie: Data Maintenance
Kategorie: Data Modeling

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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