About this Course

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Learner Career Outcomes

25%

started a new career after completing these courses

56%

got a tangible career benefit from this course

14%

got a pay increase or promotion

100% online

Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Intermediate Level

Approx. 16 hours to complete

Suggested: 1 semana de estudio, entre 6 y 10 horas semanales...

Spanish

Subtitles: Spanish, English

Skills you will gain

Big DataBigqueryMachine LearningGoogle Cloud Platform

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Suggested: 1 semana de estudio, entre 6 y 10 horas semanales...

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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1

Week 1

3 hours to complete

Introducción al programa de especialización Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

3 hours to complete
13 videos (Total 78 min), 2 readings, 2 quizzes
13 videos
Introducción a Google Cloud Platform3m
Potencia de procesamiento para cargas de trabajo de estadísticas y de AA9m
Demostración: Cómo crear una VM en Compute Engine13m
Almacenamiento elástico con Google Cloud Storage5m
Compilación en la red global de Google3m
Seguridad: local frente a nativa de la nube2m
Evolución de las herramientas de macrodatos de Google Cloud5m
Cómo comenzar a usar Google Cloud Platform y Qwiklabs3m
Cómo elegir el enfoque correcto5m
Lo que puede hacer con Google Cloud Platform3m
Actividad: Explore arquitecturas de soluciones de clientes reales7m
Funciones clave en una organización basada en los datos6m
2 readings
Programa de conjuntos de datos públicos de Google Cloud1m
Recursos del módulo10m
1 practice exercise
Revisión del módulo5m
Week
2

Week 2

2 hours to complete

Recomendación de productos con Cloud SQL y Spark

2 hours to complete
8 videos (Total 50 min), 1 reading, 2 quizzes
8 videos
Introducción al aprendizaje automático5m
Desafío: AA para recomendar alquileres de viviendas8m
Enfoque: Migre de un entorno local a Google Cloud Platform9m
Demostración: Cree un trabajo de Apache Spark en 10 minutos o menos6m
Desafío: Cómo utilizar y ajustar los clústeres locales6m
Lleve el almacenamiento fuera del clúster con Google Cloud Storage4m
Introducción al lab2m
1 reading
Modulressourcen10m
1 practice exercise
Revisión del módulo15m
Week
3

Week 3

3 hours to complete

Prediga las compras de visitantes con BigQuery ML

3 hours to complete
13 videos (Total 74 min), 2 readings, 2 quizzes
13 videos
Demostración: Consulte 2,000 millones de líneas de código de GitHub en menos de 30 segundos11m
BigQuery: Motor SQL rápido4m
Demostración: Cómo explorar datos del uso compartido de bicicletas con SQL11m
Calidad de los datos4m
Almacenamiento administrado de BigQuery5m
Estadísticas de datos geográficos2m
Demostración: Cómo analizar impactos de rayos con BigQuery GIS7m
Cómo elegir un tipo de modelo de AA para datos estructurados4m
Cómo predecir el valor del ciclo de vida del cliente5m
BigQuery ML: Cree modelos con SQL3m
Etapas en el ciclo de vida de los modelos de AA2m
BigQuery ML: Explicación de las funciones principales5m
2 readings
Introducción al lab10m
Recursos del módulo10m
1 practice exercise
Revisión del módulo30m
Week
4

Week 4

2 hours to complete

Cree canalizaciones de datos de transmisión con Cloud Pub/Sub y Cloud Dataflow

2 hours to complete
8 videos (Total 31 min), 1 reading, 2 quizzes
8 videos
Arquitecturas orientadas a los mensajes con Cloud Pub/Sub6m
Cómo diseñar canalizaciones de transmisión con Apache Beam3m
Cómo implementar canalizaciones de transmisión en Cloud Dataflow3m
Cómo visualizar estadísticas con Data Studio3m
Cómo crear gráficos con Data Studio2m
Demostración: Explicación de Data Studio7m
Introducción al lab1m
1 reading
Recursos del módulo10m
1 practice exercise
Revisión del módulo30m
4.6
69 ReviewsChevron Right

Top reviews from Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español

By SZJul 5th 2019

Recomendable para quienes tengan la iniciativa de aprender nuevas tecnologías acerca de Big Data y Machine Learning, el curso hace un barrido de las principales herramientas que se encuentran en GCP.

By CGApr 25th 2019

Muy buen primer paso dentro del nuevo mundo que ofrece GCP, espero continuar estudiando sobre el y lo más importante, ayudado a la transformación Digital de mi Organización. Gracias Totales..

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

  • Once you enroll for a Certificate, you’ll have access to all videos, quizzes, and programming assignments (if applicable). Peer review assignments can only be submitted and reviewed once your session has begun. If you choose to explore the course without purchasing, you may not be able to access certain assignments.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

  • Para inscribirse en este curso, los participantes deben tener aproximadamente un (1) año de experiencia en uno o más de los siguientes:• Un lenguaje de consultas común, como SQL• Actividades de extracción, transformación y carga• Modelado de datos• Aprendizaje automático o estadísticas• Programación en Python

  • A fin de ser apto para la prueba gratuita, necesitará lo siguiente:- Una cuenta de Google (en la actualidad, Google está bloqueado en China)- Una tarjeta de crédito o una cuenta bancaria- Aceptar las Condiciones del servicioNota: Existe un problema conocido en ciertos países de la UE que impide que las personas puedan registrarse. Sin embargo, si ve un posible beneficio económico, puede registrarse en la prueba gratuita como “empresa”. Más información en https://support.google.com/cloud/answer/6090602Encontrará más Preguntas frecuentes sobre la prueba gratuita de Google Cloud Platform aquí: https://cloud.google.com/free-trial/Para obtener más información sobre cómo funciona la prueba gratuita, visite la página de documentación aquí: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Si su cuenta de Google actual ya no es apta para la prueba gratuita de Google Cloud Platform, puede crear otra cuenta de Google. Debe usar su nueva cuenta de Google para registrarse en la prueba gratuita.

  • Consulte la página siguiente para obtener más información: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Sí. Este curso en línea está basado en la capacitación guiada por instructores que se conocía como CPB100.

  • Este curso abarca los temas que se presentan en el examen de certificación; sin embargo, recomendamos una preparación adicional que incluya experiencia práctica con productos. La mejor preparación para la certificación es la experiencia práctica en el mundo real. Consulte la guía de preparación para la certificación de Profesional certificado por Google como ingeniero de datos para obtener más información y acceder a recursos: https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • El Programa de certificación de Google ofrece a los clientes y a los socios una forma de demostrar sus habilidades técnicas en un puesto de trabajo y tecnología en particular. Se evalúa a los candidatos mediante una variedad de métodos estándares de la industria, rigurosamente preparados para determinar si cumplen con los estándares de aptitud que Google exige. Más información aquí: https://cloud.google.com/certification/

  • Una vez que se inscriba para obtener un Certificado, tendrá acceso a todos los videos, los cuestionarios y las tareas de programación (si corresponde). Las tareas que revisarán otros pares solo se pueden presentar para su revisión una vez que comience la sesión de clases. Si quiere explorar el curso sin comprarlo, es posible que no pueda acceder a ciertas tareas.

  • No hay problema. Los cronogramas de los cursos son flexibles. El pago del curso le otorga 180 días de acceso completo al curso, durante los que será apto para obtener el Certificado. Se dan sugerencias de plazos en los cursos que se realizan al ritmo del estudiante, pero no se lo penalizará si no cumple con los plazos, con la condición de que obtenga su Certificado en un máximo de 180 días. Es posible que los cursos basados en sesiones exijan que se cumplan los plazos para cumplir los objetivos; pero si se atrasa, puede pedir la transferencia a una sesión posterior y todo el trabajo que realizó se transferirá también.

  • Si paga por el curso, tendrá acceso a todas las funciones y el contenido que necesita para obtener el Certificado del curso. Si aprueba el curso, su Certificado electrónico se agregará a su página de Logros. Desde ahí, podrá imprimirlo o agregarlo a su perfil de LinkedIn. Tenga en cuenta que el Certificado del curso no significa que se obtiene crédito académico oficial de la institución asociada que ofrece el curso.

  • Podrá acceder a todos los videos, las lecturas y los debates sin costo alguno. También podrá presentar tareas y obtener una calificación sin costo. Si desea obtener un Certificado, debe comprar el curso o puede solicitar Ayuda financiera.

  • Será apto para un reembolso completo hasta dos semanas después de la fecha de pago, o (en el caso de cursos que se lanzaron recientemente) hasta dos semanas después del inicio de la primera sesión del curso, lo que ocurra más tarde. No podrá recibir un reembolso una vez que haya obtenido un Certificado del curso, incluso si lo completa en las dos semanas durante las que es apto para solicitar un reembolso. Consulte nuestra política de reembolso completa.

  • Sí. Coursera ofrece ayuda financiera a los estudiantes que quieren completar un curso, pero que no pueden pagarlo. Para solicitar ayuda, haga clic en “Apply for Financial Aid” (Solicitar ayuda financera) debajo del botón “Inscribirse”. Se le pedirá que complete una solicitud sencilla; no se le pedirá nada más.

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