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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

Creating a Data Transformation Pipeline with Cloud Dataprep

Cloud Dataprep by Trifacta is an intelligent data service for visually exploring, cleaning, and preparing structured and unstructured data for analysis. In this lab you will explore the Cloud Dataprep UI to build a data transformation pipeline.

Lab práctico

Ejecute una canalización de procesamiento 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, se muestra cómo conectar y administrar dispositivos con Cloud IoT Core, cómo transferir el flujo de información con Cloud Pub/Sub, cómo procesar los datos de IoT con Cloud Dataflow y cómo usar BigQuery para analizar esos datos.

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Lab práctico

Streaming IoT Kafka to Google Cloud Pub/Sub

In this lab you create an instance of Confluent Kafka to communicate with Google Cloud Pub/Sub using source and sink mechanisms.

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

Predecir 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

Predicción de tarifas de taxis con un modelo de previsión de ML 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 integral de aprendizaje automático usando Tensorflow y Cloud ML Engine, y aprovechará la nube para llevar a cabo entrenamiento distribuido y predicción en línea.

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