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

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Ce spécialisation n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.
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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.

Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

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Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

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

Outils que vous découvrirez

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

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Enseigné en Espagnol

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Spécialisation - série de 4 cours

Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud

Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud

COURS 1, 10 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Lakes
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Data Security
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Data Management
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Metadata Management
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Advanced Analytics
Catégorie : Data Storage
Catégorie : Data Storage Technologies
Catégorie : Open Source Technology
Catégorie : Cloud Computing Architecture
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud

Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud

COURS 2, 11 heures

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 : Data Validation
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Dataflow
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Processing
Catégorie : System Monitoring
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Big Data
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Extract, Transform, Load

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Dataflow
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Analytics
Catégorie : Analysis
Catégorie : Data Integration

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 : Jupyter
Catégorie : Model Training
Catégorie : Unstructured Data
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Cloud API
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Analytics
Catégorie : Tensorflow

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