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Spezialisierung Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud en Español

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Spezialisierung Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud en Español

Ingeniería de datos en Google Cloud Platform. Desarrollo profesional en ingeniería de datos utilizando macrodatos y aprendizaje automático.

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(293 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
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Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Infrastructure
  • Kategorie: Data Visualization Software
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Cloud Storage
  • Kategorie: Cloud Infrastructure
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Data Warehousing
  • Kategorie: Real Time Data

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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Distinguir entre data lakes y almacenes de datos.

  • Explorar los casos de uso de cada tipo de almacenamiento y las soluciones de data lakes y almacenes de datos disponibles en Google Cloud.

  • Analizar el rol del ingeniero de datos y los beneficios de las canalizaciones de datos exitosas para las operaciones comerciales.

  • Examinar por qué la ingeniería de datos se debe realizar en un entorno de nube.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Cloud Engineering
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Data Management
Kategorie: SQL
Kategorie: Scalability
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Data Storage Technologies

Was Sie lernen werden

  • Revisar los diferentes métodos de carga de datos: EL, ELT y ETL, y cuándo corresponde usarlos.

  • Ejecutar Hadoop en Dataproc, usar Cloud Storage y optimizar trabajos de Dataproc.

  • Compilar tus canalizaciones para el procesamiento de datos con Dataflow.

  • Administrar canalizaciones de datos con Data Fusion y Cloud Composer.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Migration

Was Sie lernen werden

  • Interpretar casos de uso para el análisis de transmisiones en tiempo real

  • Administrar eventos de datos con el servicio de mensajería asíncrono de Pub/Sub

  • Escribir canalizaciones de transmisión y ejecutar transformaciones cuando sea necesario

  • Interoperar Dataflow, BigQuery y Pub/Sub para la transmisión y el análisis en tiempo real

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Ad Hoc Analysis
Kategorie: Interactive Data Visualization
Kategorie: Big Data
Kategorie: Scalability
Kategorie: Analytics

Was Sie lernen werden

  • Distinguir entre AA, IA y aprendizaje profundo

  • Analizar el uso de las APIs de AA en datos no estructurados

  • Ejecutar comandos de BigQuery desde notebooks

  • Crear modelos de AA con la sintaxis de SQL en BigQuery

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Deep Learning

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