このコースについて

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約14時間で修了

推奨:1 semana de estudio, entre 5 y 7 horas semanales...

スペイン語

字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ドイツ語, 英語, スペイン語, 日本語...

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講師

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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

2時間で修了

Módulo 1: Introducción a Cloud Dataproc

2時間で修了
16件のビデオ (合計52分)
16件のビデオ
Presentación de Cloud Dataproc1 分
¿Cómo se pueden definir los datos no estructurados?4 分
Obtención de valor a partir de datos no estructurados7 分
Enfoques de trabajo con macrodatos4 分
Orígenes de MapReduce y Hadoop5 分
Exceso de sobrecarga con Hadoop local1 分
Comparación de Cloud Dataproc y las alternativas de Hadoop2 分
Creación de un clúster de Dataproc4 分
Personalización de Dataproc3 分
Dataproc y la CLI40
Lab 1: Descripción general11
Lab 1: Demostración y repaso7 分
Tipos personalizados de máquinas3 分
VM interrumpibles3 分
Conclusión41
1の練習問題
Cuestionario del módulo 130 分
3時間で修了

Módulo 2: Ejecución de trabajos de Dataproc

3時間で修了
13件のビデオ (合計51分)
13件のビデオ
Métodos de envío de trabajos1 分
Lab 2: Descripción general1 分
Lab 2: Demostración y repaso11 分
Separación del almacenamiento y el procesamiento6 分
Evolución del procesamiento de datos5 分
La importancia de las herramientas de redes en el procesamiento de datos3 分
Separación del almacenamiento y el procesamiento con Spark1 分
Envío de trabajos de Spark3 分
Descripción general de los conceptos de Spark2 分
Descripción general del lab45
Lab 3: Demostracion y repaso8 分
Conclusión del módulo18
1の練習問題
Cuestionario del módulo 230 分
3時間で修了

Módulo 3: Aproveche GCP

3時間で修了
10件のビデオ (合計37分)
10件のビデオ
Asistencia de BigQuery8 分
Lab  4: Descripción general31
Lab 4: Demostración y repaso4 分
Personalización de clústeres4 分
Instalación de software en un clúster de Dataproc7 分
Lab 5: Descripción general17
Lab 5: Demostración y repaso8 分
Conclusión58
Repaso19
1の練習問題
Cuestionario del módulo 330 分
2時間で修了

Módulo 4: Análisis de datos no estructurados

2時間で修了
7件のビデオ (合計24分)
7件のビデオ
Análisis detallado del aprendizaje automático3 分
Ejemplos de aplicación del AA3 分
Análisis detallado de Natural Language Processing2 分
Lab 6: Descripción general1 分
Lab 6: Demostración y repaso10 分
Conclusión16
1の練習問題
Cuestionario del módulo 430 分

Data Engineering on Google Cloud Platform en Español専門講座について

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

よくある質問

  • はい、最初のビデオをプレビューしてシラバスを表示してから登録できます。プレビューに含まれないコンテンツにアクセスするには、コースを購入する必要があります。

  • セッションの開始日前にコースに登録すると、そのコースに関するすべての講座のビデオと学習用教材にアクセスできます。課題は、セッションの開始後に提出できるようになります。

  • 登録してセッションを開始すると、すべてのビデオや、学習用教材項目やコースのディスカッションフォーラムなど他のリソースにアクセスできます。演習の評価を表示して提出したり、成績とコース修了証の取得に必要なテストを完了することができます。

  • コースを無事完了すると、コースの電子修了証が成果のページに追加されます。そこからコースの修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。

  • このコースは現在、利用できる期間内において、支払い済み受講生または学資援助を受けた受講生のみが利用できるCoursera(コーセラ)提供のコースです。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。