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Spécialisation Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer Professional Certificate en Español

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Spécialisation Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer Professional Certificate en Español

Avanza tu carrera en ingeniería de datos

Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.7

(72 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
at 10 hours a week
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Adquirirá las habilidades necesarias para tener éxito en un puesto de ingeniero de datos.

    Se preparará para obtener la certificación Professional Data Engineer.

    Aprenderá sobre los servicios de la plataforma y la infraestructura que ofrece Google Cloud Platform.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Data Warehousing
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Data Architecture
  • Catégorie : Unstructured Data
  • Catégorie : Cloud Infrastructure
  • Catégorie : Extract, Transform, Load
  • Catégorie : Data Infrastructure
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Cloud Storage
  • Catégorie : Data Lakes

Détails à connaître

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Enseigné en Espagnol

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Google Cloud

Spécialisation - 5 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Systems Design
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Scalability
Catégorie : Identity and Access Management
Catégorie : SQL
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Data Lakes
Catégorie : Quality Assurance
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Role-Based Access Control (RBAC)
Catégorie : Cloud Engineering

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analytics
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Query Languages
Catégorie : Data Storage Technologies
Catégorie : Big Data
Catégorie : Scalability

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Serverless Computing
Catégorie : Apache Hive
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Processing
Catégorie : PySpark
Catégorie : Data Migration
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Dataflow
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Integration

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Lakes
Catégorie : Data Management
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Business Process
Catégorie : Data Security
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Scalability
Catégorie : SQL

Ce que vous apprendrez

  • Review each section of the exam using highest-level concepts to identify what is already known and surface gap areas for study.

  • Practice case study analysis and solution proposal methods and thinking skills.

  • Learn information, tips, and general advice about how to prepare for the exam.

  • Integrate prior technical skills into practical skills for the job role. Help you become a Data Engineer.

Compétences que vous acquerrez

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

Obtenez un certificat professionnel

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