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Spezialisierung „Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud en Español“

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Spezialisierung „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.

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aus 815 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Dashboard Creation
  • Kategorie: Dataflow
  • Kategorie: Metadata Management
  • Kategorie: Extract, Transform, Load
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Data Warehousing
  • Kategorie: Unstructured Data
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Data Migration
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Data Integration
  • Kategorie: Real Time Data

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

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Spezialisierung - 4 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: Data Lakes
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Security
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Data Storage Technologies
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Metadata Management
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Data Management
Kategorie: Open Source Technology
Kategorie: Cloud Computing Architecture
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: Data Transformation
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Big Data
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Google Cloud Platform
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: Analytics
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Analysis
Kategorie: Data Integration

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: Model Training
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Cloud API
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Tensorflow

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Dozent

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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.

Lernender seit 2021
„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.“

Bewertungen von Lernenden aus Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud en Español

Durchschnitt über alle 4 Kurse

  • 5 Sterne

    75,13 %

  • 4 Sterne

    20,33 %

  • 3 Sterne

    3,05 %

  • 2 Sterne

    0,63 %

  • 1 Stern

    0,84 %

JT
Kurs: Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud

Geprüft am 23. Juli 2022

JB
Kurs: Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud

Geprüft am 29. Juni 2020

HB
Kurs: Crea canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud

Geprüft am 23. Aug. 2021

Häufig gestellte Fragen