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

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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

6 234 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.8

(293 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Data Infrastructure
  • Catégorie : Data Lakes
  • Catégorie : Data Architecture
  • Catégorie : Apache Spark
  • Catégorie : Data Warehousing
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Metadata Management
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Dataflow
  • Catégorie : Apache Hadoop
  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Extract, Transform, Load
  • Catégorie : Real Time Data
  • Catégorie : Data Management
  • Catégorie : Data Migration
  • Catégorie : Unstructured Data
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Big Data

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Enseigné en Espagnol

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Google Cloud

Spécialisation - série de 4 cours

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 Warehousing
Catégorie : Data Lakes
Catégorie : Data Security
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Metadata Management
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Advanced Analytics
Catégorie : Data Storage
Catégorie : Analytics
Catégorie : Data Management
Catégorie : Data Architecture

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

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

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 : Machine Learning
Catégorie : Unstructured Data
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Big Data

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