Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español
- 4.7
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Approx. 13 hours to complete
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
Related Topics for further study
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
IntermediateCourse Format
- Online
- Self-paced
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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.
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
Google Cloud Training
4.7 Raiting
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure en Español
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