CURSO GOOGLE CLOUD FUNDAMENTALS: BIG DATA AND MACHINE LEARNING (GCF-BDM)
Este curso Google Cloud Fundamentals: Big Data And Machine Learning (GCF-BDM) de un día dirigido por un instructor presenta a los participantes las capacidades de big data de Google Cloud Platform. A través de una combinación de presentaciones, demostraciones y laboratorios prácticos, los participantes obtienen una descripción general de la plataforma Google Cloud y una vista detallada del procesamiento de datos y las capacidades de aprendizaje automático. Este curso muestra la facilidad, la flexibilidad y el poder de las soluciones de big data en Google Cloud Platform.
Duración:
1 día
Próximo curso:
Modalidades:
- En Línea con instructor en vivo
Preparación para la certificación
• Examen GCP-ACDE
• Certificación Lograda: Google Cloud Certified Associate Cloud Data Engineer
Beneficios
Diploma Oficial Google Cloud Platform
Manual Digital Google Cloud Platform
Laboratorios Oficiales Google Cloud Platform
Garantía ExecuTrain
Curso dirigido a:
- Analistas de datos, científicos de datos, analistas comerciales que comienzan con Google Cloud Platform
- Personas responsables de diseñar canalizaciones y arquitecturas para el procesamiento de datos, crear y mantener modelos estadísticos y de aprendizaje automático, consultar conjuntos de datos, visualizar resultados de consultas y crear informes
- Ejecutivos y tomadores de decisiones de TI que evalúan Google Cloud Platform para su uso por científicos de datos
Requisitos previos:
Para aprovechar al máximo este curso, los participantes deben tener:
- Competencia básica con el lenguaje de consulta común como SQL
- Experiencia con actividades de modelado, extracción, transformación y carga de datos
- Desarrollar aplicaciones usando un lenguaje de programación común como Python
- Familiaridad con el aprendizaje automático y / o las estadísticas.
C E R T I F I C A C I Ó N
Google Cloud Certified
Associate Cloud Data Engineer
¿Qué es Google Cloud Certified Associate Cloud Data Engineer ?
La certificación Google Cloud Certified Associate Cloud Data Engineer es una credencial profesional que valida las habilidades y conocimientos necesarios para desempeñar las tareas relacionadas con la ingeniería de datos en la plataforma Google Cloud. Esta certificación se centra en la capacidad de diseñar, construir, operar, asegurar y monitorear sistemas de procesamiento de datos en la nube.
La certificación Google Cloud Certified Associate Cloud Data Engineer es una valiosa credencial para los profesionales que buscan demostrar y validar sus habilidades en la ingeniería de datos utilizando Google Cloud, ofreciendo numerosos beneficios tanto a nivel personal como organizacional.
¿Qué se evalua para obtener esta certificación?
- Diseño de Soluciones de Procesamiento de Datos:
- Identificar requisitos comerciales y técnicos.
- Seleccionar los servicios de Google Cloud adecuados para tareas específicas.
- Diseñar arquitecturas de datos robustas y escalables.
- Construcción y Mantenimiento de Pipelines de Datos:
- Crear y administrar pipelines de datos que puedan ingerir, transformar y almacenar datos.
- Utilizar herramientas como Dataflow, Dataproc, Apache Beam y BigQuery.
- Habilidades en SQL y NoSQL:
- Diseñar, implementar y optimizar esquemas de base de datos.
- Consultar bases de datos utilizando SQL y trabajar con bases de datos NoSQL.
- Seguridad de Datos y Cumplimiento:
- Implementar medidas de seguridad para proteger datos.
- Asegurar el cumplimiento con políticas y regulaciones de datos.
- Análisis de Datos:
- Utilizar herramientas de análisis de datos para extraer información valiosa.
- Trabajar con BigQuery para ejecutar consultas de grandes conjuntos de datos.
- Monitoreo y Optimización:
- Configurar y utilizar herramientas de monitoreo para supervisar el rendimiento de los sistemas de datos.
- Optimizar los pipelines y sistemas de datos para mejorar el rendimiento y reducir costos.
¿QUÉ APRENDERAS?
Al tomar el curso Google Cloud Fundamentals: Big Data And Machine Learning (GCF-BDM) los participantes estarán equipados con una comprensión sólida de los servicios de Big Data y Machine Learning en Google Cloud, así como con habilidades prácticas para implementar y gestionar soluciones basadas en estos servicios
Introducción a Google Cloud
- Descripción General de Google Cloud Platform (GCP): Los participantes aprenderán sobre la infraestructura global de GCP, incluyendo su red de centros de datos, las capacidades de escalabilidad y la seguridad que ofrece. Esto les permitirá comprender cómo GCP puede apoyar el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
- Navegación en la Consola de Google Cloud: El curso proporcionará una guía detallada sobre cómo utilizar la consola de GCP para gestionar recursos. Los estudiantes aprenderán a crear proyectos, configurar servicios y monitorizar el uso de recursos.
Big Data en Google Cloud
- Introducción a Big Data: Este módulo cubre los conceptos y desafíos del Big Data, como el volumen, la variedad y la velocidad de los datos. Los participantes entenderán cómo GCP aborda estos desafíos con sus servicios específicos.
- Servicios de Almacenamiento de Datos: Se enseñará a utilizar Google Cloud Storage para almacenar datos no estructurados y BigQuery para almacenar y analizar grandes conjuntos de datos estructurados. Los estudiantes aprenderán a elegir la solución de almacenamiento adecuada para diferentes tipos de datos y casos de uso.
Procesamiento de Datos
- Google Cloud Dataflow: Los participantes aprenderán a usar Dataflow para el procesamiento de datos en tiempo real y por lotes. Esto incluye la creación de pipelines de datos que pueden escalar automáticamente.
- Google Cloud Dataproc: El curso cubrirá cómo utilizar Dataproc para ejecutar trabajos de procesamiento de datos en clústeres administrados de Apache Hadoop y Spark, lo que facilita la transición de soluciones on-premise a la nube.
Análisis de Datos
- BigQuery: Los estudiantes aprenderán a escribir y ejecutar consultas SQL en BigQuery para analizar grandes conjuntos de datos de manera rápida y eficiente. El curso también abordará las prácticas recomendadas para optimizar el rendimiento de las consultas.
- Exploración y Visualización de Datos: Se enseñará a utilizar herramientas como Google Data Studio para crear informes y dashboards interactivos que faciliten la interpretación y comunicación de los resultados del análisis de datos.
Fundamentos de Machine Learning
- Conceptos Básicos de Machine Learning: El curso proporcionará una introducción a los conceptos fundamentales de Machine Learning, incluyendo algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, y cómo se aplican en diferentes contextos.
- Aplicación de Machine Learning en GCP: Los participantes aprenderán a identificar casos de uso para Machine Learning en su organización y cómo aprovechar los servicios de GCP para implementarlos.
Servicios de Machine Learning de GCP
- AI Platform y AutoML: Se enseñará a utilizar AI Platform para construir, entrenar y desplegar modelos de Machine Learning personalizados. También se cubrirá AutoML para aquellos que necesitan soluciones de Machine Learning sin tener que crear modelos desde cero.
- APIs Preentrenadas de Google Cloud: Los participantes aprenderán a usar APIs preentrenadas como la API de Visión, la API de Lenguaje Natural y la API de Traducción para incorporar capacidades avanzadas de Machine Learning en sus aplicaciones sin necesidad de un conocimiento profundo de la creación de modelos.
Implementación y Operaciones
- Despliegue de Soluciones: El curso abordará las mejores prácticas para desplegar soluciones de Big Data y Machine Learning en GCP, incluyendo la configuración de entornos, la implementación de modelos y la integración con otros servicios.
- Seguridad y Gestión de Recursos: Se enseñará a implementar medidas de seguridad para proteger los datos y a gestionar permisos y roles para asegurar que solo las personas autorizadas tengan acceso a los recursos.
Optimización y Monitoreo
- Monitoreo de Recursos: Los participantes aprenderán a utilizar herramientas de monitoreo de GCP, como Stackdriver, para supervisar el rendimiento de sus sistemas y detectar posibles problemas.
- Optimización de Costos: El curso proporcionará estrategias para optimizar costos, como la utilización eficiente de recursos y la elección adecuada de servicios, para garantizar que las soluciones sean rentables y escalables.
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad en linea con instructor en vivo.
Interacción Personalizada:
- Enfoque Personalizado: Reciben atención personalizada y haz preguntas al instructor.
- Retroalimentación Instantánea: Tu profesor en vivo te proporcionará retroalimentación inmediata, lo que facilita la comprensión de conceptos y la corrección de errores.
Flexibilidad y Accesibilidad:
- Aprendizaje Remoto: Accede al curso desde cualquier lugar, eliminando la necesidad de desplazamientos y permitiendo una mayor flexibilidad en horarios.
- Grabaciones Disponibles: Las sesiones en vivo pueden ser grabadas, asi podrás revisar el material en cualquier momento.
Motivación y Compromiso:
- Participación Activa: La interacción en tiempo real fomenta la participación activa y el compromiso, creando una mayor conexion con el instructor y otros estudiantes.
- Sesiones Dinámicas: Discusiones en vivo, ejercicios prácticos y demostraciones mantienen tu interés a lo largo del curso.
Resolución Inmediata de Problemas:
- Asistencia Inmediata: Resuelve dudas y problemas de manera inmediata, evitando la espera entre la formulación de preguntas y la obtención de respuestas.
Módulos
Módulo 1: Introducción a Google Cloud Platform
- Descripción General de los Fundamentos de Google Platform
- Productos y Tecnología de Datos de Google Cloud Platform
- Escenarios de uso
- Laboratorio: Registrarse en Google Cloud Platform
Módulo 2: Fundamentos de Computación y Almacenamiento
- CPUs bajo demanda (Compute Engine)
- Un sistema de archivos global (Cloud Storage)
CloudShell - Laboratorio: Configurar un pipeline de procesamiento de datos
- Ingest-Transform-Publish
Módulo 3: Análisis de Datos en la Nube
- Primeros pasos hacia la nube
- CloudSQL: tu base de datos SQL en la nube
- Laboratorio: Importar datos en CloudSQL y ejecutar consultas
Spark en Dataproc - Laboratorio: Recomendaciones de Machine Learning con SparkML
Módulo 4: Escalando el Análisis de Datos
- Acceso aleatorio rápido
- Datalab
- BigQuery
- Laboratorio: Construir un conjunto de datos para machine learning
- Machine Learning con TensorFlow
- Laboratorio: Entrenar y utilizar una red neuronal
- Modelos completamente construidos para necesidades comunes
- Laboratorio: Utilizar las APIs de ML
Módulo 5: Arquitecturas de Procesamiento de Datos
- Arquitecturas orientadas a mensajes con Pub/Sub
- Creación de pipelines con Dataflow
- Arquitectura de referencia para el procesamiento de datos en tiempo real y por lotes
Módulo 6: Resumen
- Por qué GCP
- Próximos pasos
- Recursos adicionales
T e s t i m o n i o s
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¿Por qué aprender Google Cloud Fundamentals: Big Data And Machine Learning?
Aprender “Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning” ofrece numerosos beneficios tanto a nivel profesional como organizacional.
1. Adquirir Conocimientos de Big Data y Machine Learning
Este curso proporciona una base sólida en Big Data y Machine Learning, dos áreas cruciales en la tecnología actual. Entender cómo manejar grandes volúmenes de datos y aplicar técnicas de Machine Learning es esencial para resolver problemas complejos y tomar decisiones informadas basadas en datos.
2. Dominar Herramientas de Google Cloud Platform (GCP)
El curso te enseñará a utilizar diversas herramientas y servicios de GCP, como BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Dataproc, y TensorFlow. Estas herramientas son ampliamente utilizadas en la industria para el análisis de datos y la implementación de soluciones de Machine Learning, y dominarlas te hará más competitivo en el mercado laboral.
3. Aplicación Práctica en Proyectos Reales
El curso incluye laboratorios prácticos que te permiten aplicar lo aprendido en escenarios del mundo real. Esto no solo refuerza tu comprensión teórica, sino que también te proporciona experiencia práctica que puedes utilizar en tu trabajo diario.
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Aprender Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning no solo mejorará tus competencias técnicas y analíticas, sino que también te permitirá contribuir de manera significativa al éxito y crecimiento de tu organización, además de abrirte nuevas oportunidades profesionales.
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