Advanced 6 pasos 7 horas 42 créditos
Esta Quest de nivel avanzado es única entre las demás ofertas de Qwiklabs. Los labs se seleccionaron para ofrecer a los profesionales de TI prácticas con temas y servicios que aparecen en la certificación Professional Data Engineer de Google Cloud Certified. Desde BigQuery hasta Dataproc y TensorFlow, esta Quest se compone de labs específicos que pondrán a prueba sus conocimientos de ingeniería de datos de GCP. Tenga en cuenta que, si bien realizar estos labs le permitirá aumentar sus habilidades y capacidades, también necesitará otro tipo de preparación. El examen es bastante exigente y se recomienda contar con estudios externos, experiencia o capacitación en ingeniería de datos en la nube. ¿Busca un laboratorio de desafío práctico para demostrar sus habilidades y validar sus conocimientos? Al completar esta búsqueda, inscríbase y finalice el laboratorio de desafío adicional al final de Engineer Data in the Google Cloud para recibir una insignia digital exclusiva de Google Cloud.
Requisitos previos:
En esta Quest, se requiere tener dominio de los servicios de Google Cloud, especialmente aquellos que requieren trabajar con grandes conjuntos de datos. Se recomienda que, antes de comenzar, el estudiante complete los labs prácticos de las Quests Baseline: Data, ML, and AI o GCP Essentials para obtener al menos una insignia. Será útil tener experiencia adicional en los labs de las Quests Scientific Data Processing y Machine Learning APIs.Quest Outline
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.
Cómo crear una canalización de estadísticas de IoT en Google Cloud
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
Procesamiento ETL en Google Cloud mediante Dataflow y BigQuery
En este lab, creará varias canalizaciones de datos que transferirán datos de un conjunto de datos disponible públicamente a BigQuery.
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.
Prediga precios de viviendas con TensorFlow y AI Platform
En este lab, compilará una solución de aprendizaje automático de extremo a extremo a través de TensorFlow y AI Platform, y aprovechará la nube para llevar a cabo entrenamiento distribuido y predicción en línea.
Cloud Composer: Cómo copiar tablas de BigQuery en diferentes ubicaciones
En este lab avanzado, creará y ejecutará un flujo de trabajo de Apache Airflow en Cloud Composer que exporte las tablas de un conjunto de datos de BigQuery ubicado en depósitos de Cloud Storage de EE.UU. a depósitos de Europa. Luego, importará esas tablas a un conjunto de datos de BigQuery en Europa.
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