About this Course

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Intermediate Level

Approx. 9 hours to complete

Suggested: 1 semana de estudio, de 6 a 8 horas por semana...

Spanish

Subtitles: French, Portuguese (Brazilian), German, English, Spanish, Japanese...

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Learners taking this Course are

  • Engineers

Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
1 hour to complete

Módulo 1: Arquitectura de las canalizaciones de estadísticas de transmisión

5 videos (Total 39 min), 1 reading, 1 quiz
5 videos
Desafío n.º 1: Los volúmenes variables deben contar con capacidad de transferencia para realizar ajustes y ser tolerantes a errores4m
Desafío n.º 2: Es normal que haya latencia5m
Desafío n.º 3: Se necesitan estadísticas instantáneas6m
Análisis de algunos ejemplos de transmisiones8m
1 reading
Hoja de cálculo de lab10m
1 practice exercise
Cuestionario del Módulo 130m
2 hours to complete

Módulo 2: Cómo transferir volúmenes variables

4 videos (Total 34 min), 2 quizzes
4 videos
Cómo funciona: temas y suscripciones14m
Descripción general del lab34s
Demostración y repaso del lab8m
1 practice exercise
Cuestionario del Módulo 230m
3 hours to complete

Módulo 3: Cómo implementar canalizaciones de transmisión

6 videos (Total 70 min), 2 quizzes
6 videos
Desafíos del procesamiento de transmisión14m
Compilación de una canalización de procesamiento de transmisión para los datos de tráfico en vivo11m
Manejo de datos tardíos: marcas de agua, activadores y acumulación14m
Descripción general del lab35s
Demostración y repaso del lab15m
1 practice exercise
Cuestionario del Módulo 330m
1 hour to complete

Módulo 4: Paneles y estadísticas de transmisión

3 videos (Total 20 min), 2 quizzes
3 videos
Descripción general del lab45s
Demostración y repaso del lab5m
1 practice exercise
Cuestionario del Módulo 44m
3 hours to complete

Módulo 5: Cómo manejar los requisitos de capacidad de procesamiento y latencia

8 videos (Total 63 min), 2 quizzes
8 videos
Bigtable: NoSQL de alto rendimiento, rápido y con ajuste de escala automático4m
Cómo hacer transferencias hacia Bigtable4m
Cómo diseñar para Bigtable23m
Cómo hacer transmisiones hacia Bigtable1m
Demostración y repaso del lab4m
Consideraciones de rendimiento6m
Resumen de la especialización Data Engineering on GCP8m
1 practice exercise
Cuestionario del Módulo 530m
4.9
2 ReviewsChevron Right

Top reviews from Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform en Español

By CDAug 26th 2019

Un cierre muy completo para el curso, ayudan mucho los ejemplos. Me queda implementar una solución propia con todos los conocimientos adquiridos.

About Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

About the Data Engineering on Google Cloud Platform en Español Specialization

Especialización acelerada en línea de cinco semanas de duración, donde los participantes reciben una introducción práctica en el diseño y compilación de sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform. Usando una combinación de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes aprenderán a diseñar sistemas de procesamiento de datos, compilar canalizaciones de datos de extremo a extremo, analizar datos y llevar a efecto funciones de aprendizaje automático. Este curso le enseñará las siguientes habilidades: • Diseñar y crear sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform • Aprovechar los datos no estructurados mediante Spark y las API de AA en Cloud Dataproc • Procesar los datos por lotes y de transmisión mediante la implementación de canalizaciones de datos de ajuste de escala automático en Cloud Dataflow • Generar estadísticas empresariales a partir de conjuntos de datos muy grandes mediante Google BigQuery • Entrenar, evaluar y predecir por medio de los modelos de aprendizaje automático con Tensorflow y Cloud ML • Extraer estadísticas al instante a partir de los datos de transmisión Este curso está dirigido a desarrolladores experimentados responsables de la administración de transformaciones de macrodatos. >>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform en Español

Frequently Asked Questions

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.

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