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Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español

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Course Summary

This course teaches the fundamentals of big data and machine learning using the Google Cloud Platform. Students will learn how to build and train machine learning models, process large datasets, and deploy solutions on the cloud.

Key Learning Points

Learn how to use the Google Cloud Platform for big data and machine learning
Build and train machine learning models
Process large datasets and deploy solutions on the cloud

Learning Outcomes

Understand the fundamentals of big data and machine learning
Create and train machine learning models
Deploy solutions on the cloud

Prerequisites or good to have knowledge before taking this course

Basic programming knowledge in Python
Familiarity with machine learning concepts

Course Difficulty Level

Intermediate

Course Format

Online
Self-paced

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Applied Data Science with Python

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CEO, Google

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Description

En este curso a pedido y acelerado de 1 semana, los participantes descubrirán las capacidades de los macrodatos y del aprendizaje automático de Google Cloud Platform (GCP). Además, se proporciona una descripción general rápida de Google Cloud Platform y más detalles sobre las capacidades de procesamiento de datos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán hacer lo siguiente: • Identificar el propósito y el valor de los productos clave de macrodatos y aprendizaje automático disponibles en Google Cloud Platform • Usar Cloud SQL y Cloud Dataproc para migrar las cargas de trabajo existentes de MySQL y Hadoop/Pig/Spark/Hive a Google Cloud Platform • Usar BigQuery y Cloud Datalab para llevar a cabo un análisis de datos interactivo • Elegir entre Cloud SQL, Bigtable y Datastore • Entrenar y usar una red neuronal mediante TensorFlow • Elegir entre los diferentes productos de procesamiento de datos disponibles en Google Cloud Platform Antes de inscribirse en este curso, los participantes deben tener aproximadamente un (1) año de experiencia en uno o más de los siguientes: • Un lenguaje de consulta común, como SQL • Actividades de extracción, transformación y carga • Modelado de datos • Aprendizaje automático o estadísticas • Programación en Python Notas de la Cuenta de Google: • Actualmente, los servicios de Google no están disponibles en China.

Outline

Introducción al programa de especialización Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP
Le damos la bienvenida a Big Data and Machine Learning Fundamentals
Introducción a Google Cloud Platform
Potencia de procesamiento para cargas de trabajo de estadísticas y de AA
Demostración: Cómo crear una VM en Compute Engine
Almacenamiento elástico con Google Cloud Storage
Compilación en la red global de Google
Seguridad: local frente a nativa de la nube
Evolución de las herramientas de macrodatos de Google Cloud
Cómo comenzar a usar Google Cloud Platform y Qwiklabs
Cómo elegir el enfoque correcto
Lo que puede hacer con Google Cloud Platform
Actividad: Explore arquitecturas de soluciones de clientes reales
Funciones clave en una organización basada en los datos
Programa de conjuntos de datos públicos de Google Cloud
Recursos del módulo
Revisión del módulo

Recomendación de productos con Cloud SQL y Spark
Cómo las empresas usan los sistemas de recomendación
Introducción al aprendizaje automático
Desafío: AA para recomendar alquileres de viviendas
Enfoque: Migre de un entorno local a Google Cloud Platform
Demostración: Cree un trabajo de Apache Spark en 10 minutos o menos
Desafío: Cómo utilizar y ajustar los clústeres locales
Lleve el almacenamiento fuera del clúster con Google Cloud Storage
Introducción al lab
Modulressourcen
Revisión del módulo

Prediga las compras de visitantes con BigQuery ML
Introducción a BigQuery
Demostración: Consulte 2,000 millones de líneas de código de GitHub en menos de 30 segundos
BigQuery: Motor SQL rápido
Demostración: Cómo explorar datos del uso compartido de bicicletas con SQL
Calidad de los datos
Almacenamiento administrado de BigQuery
Estadísticas de datos geográficos
Demostración: Cómo analizar impactos de rayos con BigQuery GIS
Cómo elegir un tipo de modelo de AA para datos estructurados
Cómo predecir el valor del ciclo de vida del cliente
BigQuery ML: Cree modelos con SQL
Etapas en el ciclo de vida de los modelos de AA
BigQuery ML: Explicación de las funciones principales
Introducción al lab
Recursos del módulo
Revisión del módulo

Cree canalizaciones de datos de transmisión con Cloud Pub/Sub y Cloud Dataflow
Desafíos modernos para la canalización de datos
Arquitecturas orientadas a los mensajes con Cloud Pub/Sub
Cómo diseñar canalizaciones de transmisión con Apache Beam
Cómo implementar canalizaciones de transmisión en Cloud Dataflow
Cómo visualizar estadísticas con Data Studio
Cómo crear gráficos con Data Studio
Demostración: Explicación de Data Studio
Introducción al lab
Recursos del módulo
Revisión del módulo

Clasifique imágenes con modelos previamente compilados mediante la API de Vision y Cloud AutoML
¿En qué casos usan el AA no estructurado las empresas?
¿Cómo funciona el AA con datos no estructurados?
Demostración: AA integrado en Google Fotos
Cómo comparar enfoques para el AA
Demostración: Cómo usar las piezas fundamentales del AA
Cómo usar una IA previamente compilada para crear un chatbot
Cómo personalizar modelos previamente compilados con AutoML
Introducción al lab
Cómo compilar un modelo personalizado
Demostración: Tres maneras de clasificar textos
Recursos adicionales para compilar modelos personalizados
Recursos del módulo
Revisión del módulo

Resumen
Resumen del curso

Summary of User Reviews

Discover the fundamentals of big data and machine learning with GCP in this Coursera course. Students have rated this course highly and found it to be informative and engaging. One key aspect that many users have found to be good is the practical exercises that allow for hands-on learning.

Pros from User Reviews

Informative and engaging course content
Practical exercises for hands-on learning
Well-structured and easy to follow
Great instructor with clear explanations
Useful for both beginners and experienced learners

Cons from User Reviews

Some users have experienced technical difficulties with the platform
Course may be too basic for some learners
Some users found the pace of the course to be too slow
Not enough focus on certain topics
Limited interaction with other students

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