Curso online – especialización profesional certificada en aprendizaje automático de Google Cloud

Comienza tu carrera en ingeniería de datos en Google Cloud Platform. Aprenda a analizar y obtener valor de big data utilizando big data y aprendizaje automático.

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Curso online - especialización profesional certificada en aprendizaje automático de Google Cloud

Professional Certificate

nivel intermedio

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

Diseñar y crear sistemas de procesamiento de datos en la plataforma Google Cloud.
Utilice datos no estructurados con las API de Spark y el aprendizaje automático en Cloud Dataproc
Procese datos por lotes y en streaming con la implementación de canales de datos de Autoscaler en Cloud Dataflow
Extraiga información empresarial de conjuntos de datos muy grandes mediante Google BigQuery
Entrene, evalúe y prediga con modelos de aprendizaje automático utilizando TensorFlow y Cloud ML
Active información instantánea a partir de datos en streaming

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

Desarrolladores de sistemas de procesamiento de datos.
analistas de datos
ingenieros de datos
Expertos en aprendizaje automático
Desarrolladores de soluciones en Google Cloud
Responsables de transformación de Big Data
Desarrolladores de aplicaciones con datos no estructurados
Expertos en Google BigQuery
Desarrolladores de modelos de aprendizaje automático.

Prácticas: una serie de 5 cursos.

En esta pasantía intensiva en línea de cinco semanas, los participantes recibirán una introducción práctica a cómo diseñar y construir sistemas de procesamiento de datos en la plataforma Google Cloud. A través de una combinación de presentaciones, demostraciones y demostraciones prácticas, los participantes aprenderán a diseñar sistemas de procesamiento de datos, crear canales completos y análisis de datos y desarrollar soluciones de aprendizaje automático. En este curso nos centraremos en datos estructurados, no estructurados y en streaming.

Habilidades que adquirirán los participantes:

Diseñar y crear sistemas de procesamiento de datos en la plataforma Google Cloud.
Utilice datos no estructurados con las API de Spark y el aprendizaje automático en Cloud Dataproc
Procese datos por lotes y en streaming con la implementación de canales de datos de Autoscaler en Cloud Dataflow
Extraiga información empresarial de conjuntos de datos muy grandes mediante Google BigQuery
Entrene, evalúe y prediga con modelos de aprendizaje automático utilizando TensorFlow y Cloud ML
Active información instantánea a partir de datos en streaming

Esta clase está destinada a desarrolladores experimentados responsables de gestionar transformaciones de Big Data.

Nota: Si se registra para esta pasantía, acepta los términos de servicio de Qwiklabs como se detallan en las preguntas frecuentes. Consulte los términos de servicio aquí: Términos de servicio

Un proyecto de aprendizaje práctico.

Esta especialización incluye laboratorios prácticos. Necesitará una cuenta de Google (también puede usar una cuenta de Gmail), además de registrarse para obtener una cuenta de prueba gratuita de Google Cloud Platform. La prueba gratuita está limitada a 12 meses o $300, lo que ocurra primero. Por lo tanto, la pasantía fue diseñada para completarse en cuatro semanas.

Con capacitación práctica, puede aplicar todo lo que ha aprendido en las videoconferencias. Los proyectos incluirán temas como Google BigQuery, que se utilizan y definen en Codelabs. Obtendrá experiencia práctica con los conceptos aprendidos en los módulos.

Details of the courses that make up the specialization

cursos de nube de google

Curso 1: Conceptos básicos de big data en la nube y aprendizaje automático en Google Cloud

Duración: 10 horas
Calificación: 4.7 (99 calificaciones)

Identifique el ciclo de vida de los datos para Google Cloud AI y los productos clave de big data en la nube y aprendizaje automático.
Analiza datos enormes a escala con BigQuery.
Identifique formas de crear soluciones de aprendizaje automático en Google Cloud.
Describir un flujo de trabajo de aprendizaje automático y los pasos clave con Vertex AI.

Curso 2: Actualización de data pools y data warehouses con GCP

Duración: 8 horas
Calificación: 4.8 (22 calificaciones)

Distinga entre grupos de datos y almacenes de datos.
Conozca los casos de uso de cada tipo de almacenamiento y las soluciones para data pools y data warehouses disponibles en Google Cloud.
Comprenda el papel de un ingeniero de datos y los beneficios de un canal de datos funcional para las operaciones comerciales.
Analice por qué la ingeniería de datos debe realizarse en un entorno de nube.

Curso 3: Creación de canales de datos por lotes en GCP

Duración: 17 horas
Calificación: 4.7 (15 calificaciones)

Analizar diferentes métodos de carga de datos: EL, ELT y ETL y cuándo utilizar cada uno de ellos.
Ejecute Hadoop en Dataproc, use Cloud Storage y mejore los trabajos de Dataproc.
Utilice Dataflow para crear canales de procesamiento de datos.
Administre canalizaciones de datos con Data Fusion y Cloud Composer.

Curso 4: Creación de sistemas de análisis de streaming duraderos en GCP

Duración: 10 horas

Interpretar los casos de uso del análisis de flujo en tiempo real.
Administre eventos de datos utilizando el servicio de mensajería asincrónica Pub/Sub.
Cree tuberías de flujo y realice transformaciones según sea necesario.
Habilite la interacción entre Dataflow, BigQuery y Pub/Sub para realizar transmisiones y análisis en tiempo real.

Curso 5: Análisis inteligente, aprendizaje automático e IA en GCP

Duración: 7 horas
Calificación: 4.7 (11 calificaciones)

Conozca la diferencia entre ML, AI y aprendizaje profundo.
Explique el uso de las API de ML en datos no estructurados.
Ejecute comandos de BigQuery en Notebooks.
Cree modelos de aprendizaje automático usando la sintaxis SQL en BigQuery.