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

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

Avanza tu carrera en ingeniería de datos

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(73 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Unstructured Data
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Cloud Infrastructure
  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Data Infrastructure
  • Kategorie: Data Warehousing
  • Kategorie: Systems Design
  • Kategorie: Big Data

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Google Cloud.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Scalability
Kategorie: Cloud Services
Kategorie: Big Data
Kategorie: Analytics
Kategorie: Performance Analysis

Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Big Data
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Prototyping
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Migration
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: SQL
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Systems Design
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Cloud Security
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Scalability

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