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Data Engineering

Advanced 5 Steps Horas 37 Créditos

Esta quest de nivel avanzado es única entre el resto de las ofertas de Qwiklabs, debido a que sus labs se seleccionaron con el fin de que los profesionales de TI adquieran experiencia práctica en los temas y servicios que se evalúan en el examen de certificación como Professional Data Engineer de Google Cloud Certified. Los labs de esta quest abarcan temas desde BigQuery hasta Dataproc y Tensorflow, y están diseñados para poner a prueba sus conocimientos sobre la ingeniería de datos en GCP. Tenga en cuenta que, aunque realizar estos labs le permitirá aumentar sus conocimientos y habilidades, también necesitará otro tipo de preparación para el examen, ya que es bastante complejo. Recomendamos que se prepare con otros cursos y actividades a fin de adquirir experiencia en la ingeniería de datos en la nube.

Data Machine Learning Business Transformation

Prerequisites:

Esta Quest requiere habilidad con los servicios de GCP, particularmente aquellos relacionados con el trabajo con grandes conjuntos de datos. Se recomienda que el estudiante haya ganado al menos una insignia completando los laboratorios prácticos en la Línea de base: Datos, ML, y AI y / o las búsquedas de GCP Essentials antes de comenzar. Experiencia de laboratorio adicional con el procesamiento de datos científicos y las APIs de aprendizaje automático serán útiles.

Quest Outline

Lab práctico

Cómo crear una canalización de transformación de datos con Cloud Dataprep

Cloud Dataprep de Trifacta es un servicio de datos inteligente que permite explorar, limpiar y preparar visualmente datos estructurados y no estructurados para su análisis. En este lab, explorará la IU de Cloud Dataprep para compilar una canalización de transformación de datos.

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Lab práctico

Ejecute una canalización de procesamiento de texto de macrodatos en Cloud Dataflow

En este lab, usará Google Cloud Dataflow para crear un proyecto de Maven con el SDK de Cloud Dataflow y ejecutar una canalización de recuento de palabras distribuida con Google Cloud Platform Console.

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Lab práctico

Cómo crear una canalización de estadísticas de IoT en Google Cloud Platform

En este lab, aprenderá a conectar y administrar dispositivos con Cloud IoT Core, transferir flujos de información con Cloud Pub/Sub, procesar los datos de IoT con Cloud Dataflow y a usar BigQuery para analizar los datos de IoT. Mire este video breve: Easily Build an IoT Analytics Pipeline

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Lab práctico

Cómo realizar transmisiones de IoT Kafka a Google Cloud Pub/Sub

En este lab, creará una instancia de Confluent Kafka para comunicarse con Google Cloud Pub/Sub mediante mecanismos fuente y receptores.

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Lab práctico

Procesamiento ETL en GCP mediante Dataflow y BigQuery

En este lab, creará varias canalizaciones de datos que transferirán datos de un conjunto de datos disponible públicamente a BigQuery.

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Lab práctico

Prediga las compras de visitantes con un modelo de clasificación en BQML

En este lab, utilizará un conjunto de datos de comercio electrónico recientemente disponible para ejecutar algunas consultas típicas que las empresas querrían conocer sobre los hábitos de compra de sus clientes.

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Lab práctico

Prediga las tarifas de taxis con un modelo de previsión de AA de BigQuery

En este lab, explorará millones de viajes de taxis amarillos de la ciudad de Nueva York disponibles en un conjunto de datos públicos de BigQuery, creará un modelo de AA en BigQuery para predecir la tarifa y evaluará el rendimiento de su modelo para hacer predicciones.

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Lab práctico

Prediga precios de viviendas con TensorFlow y Cloud ML Engine

En este lab, compilará una solución de aprendizaje automático de extremo a extremo usando TensorFlow y Cloud ML Engine, y aprovechará la nube para llevar a cabo entrenamiento distribuido y predicción en línea.

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