About this Course
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Intermediate Level

Approx. 8 hours to complete

Suggested: 1 semana de estudio, de 5 a 7 horas por semana...

Spanish

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

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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
2 hours to complete

Módulo 1: Introducción a Cloud Dataproc

16 videos (Total 52 min), 2 quizzes
16 videos
Presentación de Cloud Dataproc1m
¿Cómo se pueden definir los datos no estructurados?4m
Obtención de valor a partir de datos no estructurados7m
Enfoques de trabajo con macrodatos4m
Orígenes de MapReduce y Hadoop5m
Exceso de sobrecarga con Hadoop local1m
Comparación de Cloud Dataproc y las alternativas de Hadoop2m
Creación de un clúster de Dataproc4m
Personalización de Dataproc3m
Dataproc y la CLI40s
Lab 1: Descripción general11s
Lab 1: Demostración y repaso7m
Tipos personalizados de máquinas3m
VM interrumpibles3m
Conclusión41s
1 practice exercise
Cuestionario del módulo 14m
3 hours to complete

Módulo 2: Ejecución de trabajos de Dataproc

13 videos (Total 51 min), 3 quizzes
13 videos
Métodos de envío de trabajos1m
Lab 2: Descripción general1m
Lab 2: Demostración y repaso11m
Separación del almacenamiento y el procesamiento6m
Evolución del procesamiento de datos5m
La importancia de las herramientas de redes en el procesamiento de datos3m
Separación del almacenamiento y el procesamiento con Spark1m
Envío de trabajos de Spark3m
Descripción general de los conceptos de Spark2m
Descripción general del lab45s
Lab 3: Demostracion y repaso8m
Conclusión del módulo18s
1 practice exercise
Cuestionario del módulo 22m
3 hours to complete

Módulo 3: Aproveche GCP

10 videos (Total 37 min), 3 quizzes
10 videos
Asistencia de BigQuery8m
Lab  4: Descripción general31s
Lab 4: Demostración y repaso4m
Personalización de clústeres4m
Instalación de software en un clúster de Dataproc7m
Lab 5: Descripción general17s
Lab 5: Demostración y repaso8m
Conclusión58s
Repaso19s
1 practice exercise
Cuestionario del módulo 32m
1 hour to complete

Módulo 4: Análisis de datos no estructurados

7 videos (Total 24 min), 2 quizzes
7 videos
Análisis detallado del aprendizaje automático3m
Ejemplos de aplicación del AA3m
Análisis detallado de Natural Language Processing2m
Lab 6: Descripción general1m
Lab 6: Demostración y repaso10m
Conclusión16s
1 practice exercise
Cuestionario del módulo 42m

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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