Informações sobre o curso

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 9 horas para completar

Sugerido: 1 semana de estudio, entre 6 y 8 horas semanales...

Espanhol

Legendas: Francês, Português (Brasil), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês...

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
1 hora para concluir

Módulo 1: Arquitectura de las canalizaciones de estadísticas de transmisión

5 vídeos (Total 39 mín.), 1 leitura, 1 teste
5 videos
Desafío n.º 1: Los volúmenes variables deben contar con capacidad de transferencia para realizar ajustes y ser tolerantes a errores4min
Desafío n.º 2: Es normal que haya latencia5min
Desafío n.º 3: Se necesitan estadísticas instantáneas6min
Análisis de algunos ejemplos de transmisiones8min
1 leituras
Hoja de cálculo de lab10min
1 exercício prático
Cuestionario del Módulo 130min
2 horas para concluir

Módulo 2: Cómo transferir volúmenes variables

4 vídeos (Total 34 mín.), 2 testes
4 videos
Cómo funciona: temas y suscripciones14min
Descripción general del lab34s
Demostración y repaso del lab8min
1 exercício prático
Cuestionario del Módulo 230min
3 horas para concluir

Módulo 3: Cómo implementar canalizaciones de transmisión

6 vídeos (Total 70 mín.), 2 testes
6 videos
Desafíos del procesamiento de transmisión14min
Compilación de una canalización de procesamiento de transmisión para los datos de tráfico en vivo11min
Manejo de datos tardíos: marcas de agua, activadores y acumulación14min
Descripción general del lab35s
Demostración y repaso del lab15min
1 exercício prático
Cuestionario del Módulo 330min
1 hora para concluir

Módulo 4: Paneles y estadísticas de transmisión

3 vídeos (Total 20 mín.), 2 testes
3 videos
Descripción general del lab45s
Demostración y repaso del lab5min
1 exercício prático
Cuestionario del Módulo 44min
3 horas para concluir

Módulo 5: Cómo manejar los requisitos de capacidad de procesamiento y latencia

8 vídeos (Total 63 mín.), 2 testes
8 videos
Bigtable: NoSQL de alto rendimiento, rápido y con ajuste de escala automático4min
Cómo hacer transferencias hacia Bigtable4min
Cómo diseñar para Bigtable23min
Cómo hacer transmisiones hacia Bigtable1min
Demostración y repaso del lab4min
Consideraciones de rendimiento6min
Resumen de la especialización Data Engineering on GCP8min
1 exercício prático
Cuestionario del Módulo 530min
4.9
2 avaliaçõesChevron Right

Principais avaliações do Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform en Español

por CDAug 26th 2019

Un cierre muy completo para el curso, ayudan mucho los ejemplos. Me queda implementar una solución propia con todos los conocimientos adquiridos.

Sobre Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

Sobre Programa de cursos integrados Data Engineering on Google Cloud Platform en Español

Especialización acelerada en línea de cinco semanas de duración, donde los participantes reciben una introducción práctica en el diseño y compilación de sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform. Usando una combinación de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes aprenderán a diseñar sistemas de procesamiento de datos, compilar canalizaciones de datos de extremo a extremo, analizar datos y llevar a efecto funciones de aprendizaje automático. Este curso le enseñará las siguientes habilidades: • Diseñar y crear sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform • Aprovechar los datos no estructurados mediante Spark y las API de AA en Cloud Dataproc • Procesar los datos por lotes y de transmisión mediante la implementación de canalizaciones de datos de ajuste de escala automático en Cloud Dataflow • Generar estadísticas empresariales a partir de conjuntos de datos muy grandes mediante Google BigQuery • Entrenar, evaluar y predecir por medio de los modelos de aprendizaje automático con Tensorflow y Cloud ML • Extraer estadísticas al instante a partir de los datos de transmisión Este curso está dirigido a desarrolladores experimentados responsables de la administración de transformaciones de macrodatos. >>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform en Español

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Sim, você pode assistir uma prévia do primeiro vídeo e ver programa do curso antes de se inscrever. Você precisa comprar o curso para ter acesso ao conteúdo não incluído na prévia.

  • Se decidir se inscrever no curso antes da data de início da sessão, terá acesso a todos os vídeos das palestras e leituras do curso. Também poderá enviar tarefas assim que a sessão começar.

  • Uma vez inscrito, e tão logo sua sessão tenha iniciado, você terá acesso a todos os vídeos e outros recursos, incluindo itens de leitura e fórum de discussão do curso. Você poderá ver e enviar tarefas práticas e concluir tarefas com nota atribuída obrigatórias para obter uma nota e um Certificado de Curso.

  • Se você concluir o curso com êxito, seu Certificado de Curso eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn.

  • Este curso é um dos poucos oferecidos pela Coursera que está disponível apenas para alunos que tenham pago ou recebido auxílio financeiro, quando disponível.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.