We may earn an affiliate commission when you visit our partners.
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.
Register for this course and see more details by visiting:
OpenCourser.com/course/yzqkcm/google
Two deals to help you save
Save money when you learn. Here are two deals and offers that may be relevant to this course.
All coupon codes, vouchers, and discounts are applied automatically unless otherwise noted.
Valid until July 14
Coursera Plus Annual
Work toward what's next for your career with access to 10,000+ programs. Discover emerging skills and save.
Up to
40%
off
Get offer
Valid until August 30
Google AI App Builder
Learn how to use Gemini API and API Studio with a three-course series from Google DeepMind
Take
100%
off
Get offer
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.
Read more
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.
Read more
Traffic lights
Traffic lights
Read about what's good
what should give you pause 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
Save this course
Create your own learning path.
Save this course to your list so you can find it easily later.
Save
Save
Reviews summary
Fundamentos de macrodatos y aa en google cloud
Según los estudiantes, este curso ofrece una buena introducción general a los conceptos fundamentales de macrodatos y aprendizaje automático dentro del ecosistema de Google Cloud Platform (GCP). Los alumnos valoran especialmente los laboratorios prácticos que les permiten interactuar con servicios clave como BigQuery y Vertex AI. Muchos encuentran el contenido útil para principiantes que buscan una primera visión de estas tecnologías. Sin embargo, algunos señalan que la cobertura de ciertos temas puede ser algo superficial y que podrían requerir recursos adicionales para una comprensión más profunda. La disponibilidad del curso completamente en español es un punto muy positivo para los hispanohablantes, facilitando el aprendizaje.
Gran recurso disponible íntegramente en español.
"Excelente que esté disponible en español, facilita mucho."
"Valoro enormemente poder tomar este curso en mi idioma nativo."
"La traducción y localización son de alta calidad."
"Un gran aporte para la comunidad hispanohablante interesada en la nube."
Se destacan secciones sobre BigQuery y Vertex AI.
"El módulo de BigQuery fue particularmente útil y bien explicado."
"Me gustó mucho cómo abordaron Vertex AI y el ciclo de vida del ML."
"La sección sobre BigQuery ML fue una grata sorpresa y muy informativa."
"Aprendí mucho sobre las capacidades de BigQuery que no conocía."
Ofrece una sólida base para principiantes en GCP.
"Me gustó mucho la explicación, buena base..."
"Excelente curso para iniciar en GCP y saber qué servicios están disponibles."
"Este curso me proporcionó una excelente visión general de los servicios de big data y ML de Google Cloud."
"Una introducción muy clara y concisa a los conceptos clave."
"Realmente ayuda a entender los fundamentos y la arquitectura en GCP."
Los ejercicios hands-on refuerzan el aprendizaje.
"Los laboratorios son fantásticos, muy útiles para aplicar lo aprendido."
"Me encantaron los laboratorios, te permiten tocar y sentir las herramientas."
"La parte práctica fue crucial para solidificar mi entendimiento."
"Los ejercicios prácticos son muy relevantes y bien diseñados."
"Hands-on activities were key to understanding the concepts better..."
Algunos temas carecen de profundidad necesaria.
"Aunque es una buena introducción, esperaba un poco más de detalle en ciertos servicios."
"Siento que algunos módulos apenas rascan la superficie; necesito buscar información adicional."
"Podría profundizar más en la implementación y casos de uso avanzados."
"Buena panorámica, pero no suficiente si buscas un conocimiento técnico profundo de inmediato."
Activities
Be better prepared
before
your course. Deepen your understanding
during
and
after
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
Show steps
Familiarízate con la interfaz y las herramientas básicas de Google Cloud para prepararte para trabajar con macrodatos y aprendizaje automático.
Browse courses on
Google Cloud
Show steps
-
Crea una cuenta de Google Cloud (si aún no tienes una).
-
Inicia sesión en la consola de Google Cloud.
-
Explora las diferentes secciones y opciones de la consola.
-
Prueba algunas de las herramientas básicas, como Cloud Shell y Cloud Storage.
Organiza tus notas y recursos para un fácil acceso
Show steps
Mantén tu material de aprendizaje organizado para una revisión eficiente y una mejor retención de conocimientos.
Show steps
-
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
Show steps
Comprende los conceptos básicos de BigQuery, un almacén de datos sin servidores, para preparar el terreno para el modelado de datos.
Browse courses on
BigQuery
Show steps
-
Visita el sitio web de Google Cloud para el tutorial de BigQuery para principiantes.
-
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
Expand to see all activities and additional details
Show all five activities
Asiste a un taller sobre machine learning con Vertex AI
Show steps
Profundiza tus conocimientos prácticos sobre la construcción y el despliegue de modelos de machine learning con la plataforma unificada de Google Cloud.
Browse courses on
Vertex AI
Show steps
-
Busca talleres sobre Vertex AI en el sitio web de eventos de Google Cloud.
-
Regístrate para un taller que se ajuste a tu horario y nivel de habilidad.
-
Asiste al taller y participa activamente.
-
Completa las actividades prácticas y los ejercicios.
Construye un modelo de aprendizaje automático con AutoML
Show steps
Aplica tus habilidades para crear y desplegar un modelo de machine learning personalizado utilizando la interfaz fácil de usar de AutoML de Google Cloud.
Browse courses on
AutoML
Show steps
-
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.
Explora la consola de Google Cloud
Show steps
Familiarízate con la interfaz y las herramientas básicas de Google Cloud para prepararte para trabajar con macrodatos y aprendizaje automático.
Browse courses on
Google Cloud
Show steps
Show steps
Show steps
- Crea una cuenta de Google Cloud (si aún no tienes una).
- Inicia sesión en la consola de Google Cloud.
- Explora las diferentes secciones y opciones de la consola.
- Prueba algunas de las herramientas básicas, como Cloud Shell y Cloud Storage.
Organiza tus notas y recursos para un fácil acceso
Show steps
Mantén tu material de aprendizaje organizado para una revisión eficiente y una mejor retención de conocimientos.
Show steps
Show steps
Show steps
- 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
Show steps
Comprende los conceptos básicos de BigQuery, un almacén de datos sin servidores, para preparar el terreno para el modelado de datos.
Browse courses on
BigQuery
Show steps
Show steps
Show steps
- Visita el sitio web de Google Cloud para el tutorial de BigQuery para principiantes.
- 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
Expand to see all activities and additional details
Show all five activities
Asiste a un taller sobre machine learning con Vertex AI
Show steps
Profundiza tus conocimientos prácticos sobre la construcción y el despliegue de modelos de machine learning con la plataforma unificada de Google Cloud.
Browse courses on
Vertex AI
Show steps
Show steps
Show steps
- Busca talleres sobre Vertex AI en el sitio web de eventos de Google Cloud.
- Regístrate para un taller que se ajuste a tu horario y nivel de habilidad.
- Asiste al taller y participa activamente.
- Completa las actividades prácticas y los ejercicios.
Construye un modelo de aprendizaje automático con AutoML
Show steps
Aplica tus habilidades para crear y desplegar un modelo de machine learning personalizado utilizando la interfaz fácil de usar de AutoML de Google Cloud.
Browse courses on
AutoML
Show steps
Show steps
Show steps
- 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.
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 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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
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.
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 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 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 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 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.
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.
For more career information including salaries, visit:
OpenCourser.com/course/yzqkcm/google
Reading list
We've selected six books
that we think will supplement your
learning. Use these to
develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a
deeper understanding of the topics covered in
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español.
Save
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.
Save
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:
OpenCourser.com/course/yzqkcm/google
Share
Similar courses
Similar courses are unavailable at this time. Please try again later.
Effort
Approx. 8 hours
Level
Introductory
Via
Coursera
Institution
Google Cloud
Instructor
Google Cloud Training
Language
Español
Transcript
English
Our mission
OpenCourser helps millions of learners each year. People visit us to learn workspace skills, ace their exams, and nurture their curiosity.
Our extensive catalog contains over 50,000 courses and twice as many books. Browse by search, by topic, or even by career interests. We'll match you to the right resources quickly.
Find this site helpful? Tell a friend about us.
Affiliate disclosure
We're supported by our community of learners. When you purchase or subscribe to courses and programs or purchase books, we may earn a commission from our partners.
Your purchases help us maintain our catalog and keep our servers humming without ads.
Thank you for supporting OpenCourser.
© 2016 - 2025 OpenCourser