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Google Cloud Training
En este curso, aprenderás sobre los productos y servicios de macrodatos y aprendizaje automático de Google Cloud involucrados en el ciclo de vida de datos a IA. También explorarás los procesos, los desafíos y los beneficios de crear una canalización de macrodatos y modelos de aprendizaje automático con Vertex AI en Google Cloud.
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What's inside
Syllabus
Introducción al curso
En esta sección, se da la bienvenida al curso Big Data and Machine Learning Fundamentals y se proporciona una descripción general de la estructura y los objetivos del curso.
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Syllabus
Introducción al curso
En esta sección, se da la bienvenida al curso Big Data and Machine Learning Fundamentals y se proporciona una descripción general de la estructura y los objetivos del curso.
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Macrodatos y aprendizaje automático en Google Cloud
En esta sección, se exploran los componentes clave de la infraestructura de Google Cloud. Además, se presentan muchos de los productos y servicios de macrodatos y aprendizaje automático involucrados en el ciclo de vida de datos a IA en Google Cloud.
Ingeniería de datos para la transmisión de datos
En esta sección, se presenta la solución de Google Cloud para administrar datos de transmisión. Además, se examina una canalización de extremo a extremo, lo que incluye la transferencia de datos con Pub/Sub, el procesamiento de datos con Dataflow y la visualización de datos con Looker y Data Studio.
Macrodatos con BigQuery
En esta sección, los estudiantes aprenderán sobre BigQuery, el almacén de datos sin servidores completamente administrado de Google. También explorarán BigQuery ML, así como los comandos clave y los procesos utilizados para crear modelos personalizados de aprendizaje automático.
Opciones de aprendizaje automático en Google Cloud
En esta sección, se exploran las cuatro opciones diferentes para crear modelos de aprendizaje automático en Google Cloud. También se presenta Vertex AI, la plataforma unificada de Google para crear y administrar el ciclo de vida de los proyectos de AA.
Flujo de trabajo del aprendizaje automático con Vertex AI
Esta sección se enfoca en las tres fases clave del flujo de trabajo de aprendizaje automático en Vertex AI: preparación de datos, entrenamiento del modelo y preparación del modelo. Los alumnos tendrán la oportunidad de practicar la creación de un modelo de aprendizaje automático con AutoML.
Resumen del curso
En esta sección, se revisan los temas que se abordaron en el curso y se proporcionan recursos adicionales para un mayor aprendizaje.
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Desarrolla fundamentos de Macrodatos y Aprendizaje Automático, que son habilidades esenciales en análisis de datos y ciencia de datos
Explora opciones de aprendizaje automático en Google Cloud, lo que es estándar en la industria
Está impartido por Google Cloud Training, reconocido por su trabajo en la nube
Examina el flujo de trabajo del aprendizaje automático con Vertex AI, que es relevante para los profesionales de ciencia de datos
Proporciona prácticas con AutoML, lo que ayuda a los estudiantes a crear modelos de aprendizaje automático
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Reviews summary
Google cloud big data and machine learning: introductory concepts
This course provides an introduction to Google Cloud's range of Big Data and Machine Learning tools and services. It covers data engineering for streaming data, working with BigQuery, and exploring machine learning options. Through interactive labs, you can apply these concepts and enhance your understanding of data science within Google's ecosystem.
Suitable for individuals with basic knowledge in Big Data and Machine Learning.
"Es un curso fácil de aprender, con muy buenas presentaciones y analogías."
"Un excelente curso, el cual permite adquirir nuevas habilidades y reforzar conceptos previamente vistos, muy satisfecho con el resultado de este curso y por supuesto la ruta de conocimientos que integra"
"Excelente curso, tiene un gran balance entre las expliaciones teóricas y los laboratorios prácticos que permiten conocer las herramientas de Google para desarrollar Machine Learining."
Covers a wide range of Google Cloud Platform tools for Big Data and Machine Learning.
"Un curso muy interesante acerca de las herramientas que ofrece Google Cloud Platform para el procesamiento de datos en la nube."
"Lo malo: La traducción es muy regular (parece que usaron la API Speech to text + Translate). Mucho mejor en ingles."
"Da a conocer un mundo amplio de los avances en Inteligencia Artificial, todos los logros que ha alcanzado Google y todos los retos que ha enfrentado en todos estos años"
Interactive labs allow for hands-on experience with Google Cloud Platform tools.
"The labs allows you to understand and manage de basics of the platform."
"Me encanto hacer los lab."
"Excelente, los laboratorios estuvieron muy buenos."
Provides a general overview but may lack in-depth coverage for some topics.
"Para aspectos básicos y fundamentales es un buen curso, pero la experiencia con los laboratorios no fue la mejor, no me funcionaron muchos de los features necesarios para correrlos, eso lo hace un poco frustrante"
"Could go more in depth in some topics"
"Buena introducción a todos los temas relacionados con GCP. Si tiene pensado tomar este curso, tenga en cuenta que debe tener bases en temas como: SQL, ML y bases de datos."
Some labs encountered occasional issues or errors.
"Labs had some issues"
"Algunos labs no fueron posibles"
"No esta completos los laboratorios"
"Me hubiera gustado poder hacer todos los LAB completos, sin errores de carga de librerías..."
Activities
Be better prepared
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your course. Deepen your understanding
during
and
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it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered
in Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español with these
activities:
Explora la consola de Google Cloud
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Familiarízate con la interfaz y las herramientas básicas de Google Cloud para prepararte para trabajar con macrodatos y aprendizaje automático.
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Crea una cuenta de Google Cloud (si aún no tienes una).
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Inicia sesión en la consola de Google Cloud.
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Explora las diferentes secciones y opciones de la consola.
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Prueba algunas de las herramientas básicas, como Cloud Shell y Cloud Storage.
Organiza tus notas y recursos para un fácil acceso
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Mantén tu material de aprendizaje organizado para una revisión eficiente y una mejor retención de conocimientos.
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-
Crea un sistema para organizar tus notas, diapositivas y otros materiales.
-
Clasifica y etiqueta tus notas para una fácil recuperación.
-
Utiliza herramientas digitales o físicas para mantener todo junto.
Sigue el tutorial de BigQuery para principiantes
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Comprende los conceptos básicos de BigQuery, un almacén de datos sin servidores, para preparar el terreno para el modelado de datos.
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-
Visita el sitio web de Google Cloud para el tutorial de BigQuery para principiantes.
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Sigue los pasos para crear un proyecto de Google Cloud y un conjunto de datos de BigQuery.
-
Carga datos en tu conjunto de datos y practica la ejecución de consultas SQL.
Two other activities
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Asiste a un taller sobre machine learning con Vertex AI
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Profundiza tus conocimientos prácticos sobre la construcción y el despliegue de modelos de machine learning con la plataforma unificada de Google Cloud.
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Busca talleres sobre Vertex AI en el sitio web de eventos de Google Cloud.
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Regístrate para un taller que se ajuste a tu horario y nivel de habilidad.
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Asiste al taller y participa activamente.
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Completa las actividades prácticas y los ejercicios.
Construye un modelo de aprendizaje automático con AutoML
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Aplica tus habilidades para crear y desplegar un modelo de machine learning personalizado utilizando la interfaz fácil de usar de AutoML de Google Cloud.
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Selecciona un conjunto de datos para tu modelo.
-
Decide el tipo de modelo que deseas construir.
-
Entrena tu modelo utilizando AutoML.
-
Evalúa y mejora el rendimiento de tu modelo.
-
Despliega tu modelo y monitoriza su rendimiento.
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Career center
Learners who complete Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Data Scientist
Data Scientist
Data Scientists are responsible for using data to solve business problems. This course provides a comprehensive introduction to the field of data science, including the principles of data analysis, machine learning, and data visualization. The course also provides hands-on experience with Google Cloud's Big Data and Machine Learning services, which are widely used in the industry.
Data Engineer
Data Engineer
Data Engineers are responsible for building and maintaining the infrastructure and processes that allow organizations to collect, store, and analyze data. This course helps build a foundation in the principles of big data and machine learning, which are essential for Data Engineers. The course also provides hands-on experience with Google Cloud's Big Data and Machine Learning services, which are widely used in the industry.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers are responsible for developing and deploying machine learning models to solve real-world problems. This course provides a comprehensive introduction to machine learning, including the principles of supervised and unsupervised learning, feature engineering, and model evaluation. The course also provides hands-on experience with Google Cloud's Machine Learning services, which are widely used in the industry.
Data Analyst
Data Analyst
Data Analysts are responsible for collecting, analyzing, and interpreting data to help organizations make informed decisions. This course provides a strong foundation in the principles of big data and machine learning, which are essential for Data Analysts. The course also provides hands-on experience with Google Cloud's Big Data and Machine Learning services, which are widely used in the industry.
Big Data Architect
Big Data Architect
Big Data Architects are responsible for designing and implementing big data solutions. This course provides a deep understanding of the principles of big data, including data storage, processing, and analysis. The course also provides hands-on experience with Google Cloud's Big Data services, which are widely used in the industry.
Cloud Architect
Cloud Architect
Cloud Architects are responsible for designing and implementing cloud-based solutions. This course provides a deep understanding of the principles of cloud computing, including infrastructure, storage, and networking. The course also provides hands-on experience with Google Cloud's Big Data and Machine Learning services, which are widely used in the industry.
Project Manager
Project Manager
Project Managers are responsible for planning, executing, and delivering projects. This course provides a strong foundation in the principles of project management, including project planning, risk management, and stakeholder management. The course also provides hands-on experience with Google Cloud's Big Data and Machine Learning services, which can be used to support project management activities.
Business Analyst
Business Analyst
Business Analysts are responsible for analyzing business processes and identifying opportunities for improvement. This course provides a strong foundation in the principles of business analysis, including process modeling, data analysis, and decision-making. The course also provides hands-on experience with Google Cloud's Big Data and Machine Learning services, which can be used to support business analysis activities.
Software Engineer
Software Engineer
Software Engineers are responsible for designing, developing, and maintaining software applications. This course provides a deep understanding of the principles of software engineering, including design patterns, data structures, and algorithms. The course also provides hands-on experience with Google Cloud's Big Data and Machine Learning services, which are widely used in the industry.
Product Manager
Product Manager
Product Managers are responsible for defining and managing the development of products. This course provides a strong foundation in the principles of product management, including product strategy, market research, and user experience design. The course also provides hands-on experience with Google Cloud's Big Data and Machine Learning services, which can be used to support product management activities.
Data Warehouse Engineer
Data Warehouse Engineer
Data Warehouse Engineers are responsible for designing and implementing data warehouses to store and manage large volumes of data. This course provides a deep understanding of the principles of data warehousing, including data modeling, performance tuning, and data integration. The course also provides hands-on experience with Google Cloud's Big Data and Machine Learning services, which can be used to support data warehousing activities.
Data Governance Specialist
Data Governance Specialist
Data Governance Specialists are responsible for developing and implementing policies and procedures to ensure the quality and integrity of data. This course provides a deep understanding of the principles of data governance, including data quality, data security, and data compliance. The course also provides hands-on experience with Google Cloud's Big Data and Machine Learning services, which can be used to support data governance activities.
Data Security Analyst
Data Security Analyst
Data Security Analysts are responsible for analyzing and mitigating data security risks. This course provides a deep understanding of the principles of data security, including data encryption, access control, and intrusion detection. The course also provides hands-on experience with Google Cloud's Big Data and Machine Learning services, which can be used to support data security analysis activities.
Data Privacy Analyst
Data Privacy Analyst
Data Privacy Analysts are responsible for analyzing and mitigating data privacy risks. This course provides a deep understanding of the principles of data privacy, including data protection regulations, data breach prevention, and data anonymization. The course also provides hands-on experience with Google Cloud's Big Data and Machine Learning services, which can be used to support data privacy analysis activities.
Data Visualization Engineer
Data Visualization Engineer
Data Visualization Engineers are responsible for designing and developing data visualizations to communicate data insights. This course provides a strong foundation in the principles of data visualization, including data storytelling, visual design, and user experience. The course also provides hands-on experience with Google Cloud's Big Data and Machine Learning services, which can be used to support data visualization activities.
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Comprehensive guide to deep learning, covering topics such as neural networks, convolutional neural networks, and recurrent neural networks. It valuable resource for anyone looking to gain a deeper understanding of the field.
Este libro proporciona una introducción al aprendizaje automático desde una perspectiva probabilística. Cubre temas como modelos gráficos, redes bayesianas y campos aleatorios de Markov. Es un recurso valioso para cualquiera que busque una comprensión más profunda del aprendizaje automático.
Este libro proporciona una introducción al razonamiento bayesiano y al aprendizaje automático. Cubre temas como el teorema de Bayes, los modelos gráficos y los métodos de muestreo de Monte Carlo. Es un recurso valioso para cualquiera que busque una comprensión más profunda del aprendizaje automático.
Este libro proporciona una introducción a los modelos gráficos probabilísticos. Cubre temas como redes bayesianas, campos aleatorios de Markov y modelos gráficos dinámicos. Es un recurso valioso para cualquiera que busque una comprensión más profunda del aprendizaje automático.
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Este libro integral proporciona una introducción completa al aprendizaje profundo, que incluye redes neuronales, aprendizaje por refuerzo y procesamiento del lenguaje natural. Complementa el curso de Google Cloud al ofrecer una inmersión más profunda en técnicas avanzadas.
Este libro proporciona una introducción a la ciencia de datos. Cubre temas como la recopilación de datos, la preparación de datos y el análisis de datos. Es un recurso valioso para cualquiera que busque comprender los fundamentos de la ciencia de datos.
For more information about how these books relate to this course, visit:
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Effort
2 semana de estudio, entre 6 y 10 horas semanales
Level
Introductory
Via
Coursera
Institution
Google Cloud
Instructor
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Language
Español
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Explora opciones de aprendizaje automático en Google Cloud, lo que es estándar en la industria
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