Curso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals

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El curso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals presenta los productos y servicios de Big Data y Machine Leearning de Google Cloud que respaldan el ciclo de vida de datos a IA. Explora los procesos, los desafíos y los beneficios de crear una gran canalización de datos y modelos de machine learning con Vertex AI en Google Cloud.

Próximas convocatorias

Fecha Duración Horario Modalidad
25 de mayo de 2024 7 horas Sábado, 8:00 - 15:00 Aula virtual

Próximas convocatorias

Fecha Duración Horario Modalidad
25/05/24 7 horas Sábado, 8:00 - 15:00 Aula virtual
  • Recognize the data-to-AI lifecycle on Google Cloud and the major products of big data and machine learning
  • Design streaming pipelines with Dataflow and Pub/Sub
  • Analyze big data at scale with BigQuery
  • Identify different options to build machine learning solutions on Google Cloud
  • Describe a machine learning workflow and the key steps with Vertex AI
  • Build a machine learning pipeline using AutoML
  • Analistas de datos, científicos de datos y analistas de negocios que estén comenzando con Google Cloud.
  • Personas responsables de diseñar pipelines y arquitecturas para el procesamiento de datos, crear y mantener modelos estadísticos y de machine learning, consultar conjuntos de datos, visualizar resultados de consultas y crear informes.
  • Ejecutivos y tomadores de decisiones de TI que evalúen Google Cloud para que lo utilicen los científicos de datos.

Tener conocimientos básicos de uno o más de los siguientes:

  • Lenguaje de consulta de base de datos como SQL.
  • Flujo de trabajo de ingeniería de datos desde extracción, transformación, carga hasta análisis, modelado e implementación.
  • Modelos de machine learning, como son modelos supervisados y no supervisados.

Módulo 0: Course Introduction

Temas:

This section welcomes learners to the Big Data and Machine Learning Fundamentals course and provides an overview of the course structure and goals.

Objetivos:

  • Recognize the data-to-AI lifecycle on Google Cloud
  • Identify the connection between data engineering and machine learning

Módulo 1: Big Data and Machine Learning on Google Cloud

Temas:

This section explores the key components of Google Cloud’s infrastructure. We introduce many of the big data and machine learning products and services tha support the data-to AI lifecycle on Google Cloud.

Objetivos:

  • Identify the different aspects of Google Cloud’s infrastructure.
  • Identify the big data and machine learning products on Google Cloud.

Módulo 2: Data Engineering for Streaming Data

Temas:

This section introduces Google Cloud’s solution to managing streaming data. It examines an end-to-end pipeline, including data ingestion with Pub/Sub, data processing with Dataflow, and data visualization with Looker and Data Studio.

Objetivos:

  • Describe an end-to-end streaming data workflow from ingestion to data visualization.
  • Identify modern data pipeline challenges and how to solve them at scale with Dataflow.
  • Build collaborative real-time dashboards with data visualization tools.

Módulo 3: Big Data with BigQuery

Temas:

This section introduces learners to BigQuery, Google’s fully managed, serverless data warehouse. It also explores BigQuery ML and the processes and key commands that are used to build custom machine learning models.

Objetivos:

  • Describe the essentials of BigQuery as a data warehouse.
  • Explain how BigQuery processes queries and stores data.
  • Define BigQuery ML project phases.
  • Build a custom machine learning model with BigQuery ML.

Módulo 4: Machine Learning Options on Google Cloud

Temas:

This section explores four different options to build machine learning models on Google Cloud. It also introduces Vertex AI, Google’s unified platform for building and managing the lifecycle of ML projects.

Objetivos:

  • Identify different options to build ML models on Google Cloud.
  • Define Vertex AI and its major features and benefits.
  • Describe AI solutions in both horizontal and vertical markets.

Módulo 5: The Machine Learning Workflow with Vertex AI

Temas:

This section focuses on the three key phases—data preparation, model training, and model preparation—of the machine learning workflow in Vertex AI. Learners can practice building a machine learning model with AutoML.

Objetivos:

  • Describe a ML workflow and the key steps.
  • Identify the tools and products to support each stage.
  • Build an end-to-end ML workflow using AutoML.

Módulo 6: Course Summary

Temas:

This section reviews the topics covered in the course and provides additional resources for further learning.

Objetivos:

Describe the data-to-AI lifecycle on Google Cloud and identify the major products of big data and machine learning.

Documentación oficial para el curso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals.

  • Formador certificado por Google Cloud.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

Antiguos alumnos

Si has asistido a alguno de nuestros cursos, tienes un 10% de descuento en la matrícula de tus próximos cursos o certificaciones oficiales.

Carné Joven Comunidad de Madrid

Si tienes el Carné Joven de la Comunidad de Madrid, dispones de un 15% de descuento en todos nuestros cursos y certificaciones. Únicamente deberás presentar tu carné.

Desempleados

Bonificamos un 10% la matrícula de tu curso o certificación oficial. Únicamente deberás acreditarlo con cualquiera de los documentos oficiales disponibles.

Discapacitados

Si tienes algún tipo de discapacidad, cuentas con un 10% de descuento en la matrícula de tu curso. Únicamente deberás acreditarlo.

Familia numerosa

¡Te ayudamos! Sabemos que es importante cuidar de la economía familiar, por eso, y en cumplimiento de nuestra política de Responsabilidad Social Corporativa, si eres miembro de una familia numerosa, puedes beneficiarte de un 10% de descuento en la matrícula de cualquier curso. Únicamente deberás acreditarlo.

Amigos o compañeros profesionales

Si te inscribes a nuestros cursos con uno o más amigos o compañeros técnicos, cada uno de vosotros obtendréis un descuento del 10% en vuestra formación.

Si trabajáis en la misma empresa, consulta los descuentos para departamentos profesionales.

Empresas

Mantener, actualizar y perfeccionar las habilidades y conocimientos del equipo de trabajo es esencial para la adaptación y el éxito de la estrategia empresarial en el entorno dinámico y desafiante en el que competimos.

Si deseas planificar la formación (técnica, metodológica o de habilidades) de tu equipo, consulta nuestros planes de formación continua o los descuentos en cursos y certificaciones técnicas.

Fundae (Formación bonificable)

Prácticamente la totalidad de nuestra formación puede ser bonificada aplicando el crédito de formación que las empresas y autónomos tienen anualmente en Fundae.

Consúltanos y no te preocupes, lo gestionamos por ti.

Sodexo (Pluxee)

Ahorra con tu cheque virtual.

Formación Pass de Pluxee (Sodexo) es un servicio que facilita el acceso y pago de formación y certificación oficial. Al estar exento del IRPF, ahorras al menos un 25% del importe total.

Úsalo con nosotros.


Descuentos no aplicables a Red Hat ni Oracle. La formación de Red Hat no es bonificable en Fundae. Los exámenes de certificación no se pueden bonificar. Podrán bonificarse únicamente si son indivisibles del curso que los prepara.

Objetivos
  • Recognize the data-to-AI lifecycle on Google Cloud and the major products of big data and machine learning
  • Design streaming pipelines with Dataflow and Pub/Sub
  • Analyze big data at scale with BigQuery
  • Identify different options to build machine learning solutions on Google Cloud
  • Describe a machine learning workflow and the key steps with Vertex AI
  • Build a machine learning pipeline using AutoML
Audiencia
  • Analistas de datos, científicos de datos y analistas de negocios que estén comenzando con Google Cloud.
  • Personas responsables de diseñar pipelines y arquitecturas para el procesamiento de datos, crear y mantener modelos estadísticos y de machine learning, consultar conjuntos de datos, visualizar resultados de consultas y crear informes.
  • Ejecutivos y tomadores de decisiones de TI que evalúen Google Cloud para que lo utilicen los científicos de datos.
Requisitos

Tener conocimientos básicos de uno o más de los siguientes:

  • Lenguaje de consulta de base de datos como SQL.
  • Flujo de trabajo de ingeniería de datos desde extracción, transformación, carga hasta análisis, modelado e implementación.
  • Modelos de machine learning, como son modelos supervisados y no supervisados.
Certificación
Contenidos

Módulo 0: Course Introduction

Temas:

This section welcomes learners to the Big Data and Machine Learning Fundamentals course and provides an overview of the course structure and goals.

Objetivos:

  • Recognize the data-to-AI lifecycle on Google Cloud
  • Identify the connection between data engineering and machine learning

Módulo 1: Big Data and Machine Learning on Google Cloud

Temas:

This section explores the key components of Google Cloud’s infrastructure. We introduce many of the big data and machine learning products and services tha support the data-to AI lifecycle on Google Cloud.

Objetivos:

  • Identify the different aspects of Google Cloud’s infrastructure.
  • Identify the big data and machine learning products on Google Cloud.

Módulo 2: Data Engineering for Streaming Data

Temas:

This section introduces Google Cloud’s solution to managing streaming data. It examines an end-to-end pipeline, including data ingestion with Pub/Sub, data processing with Dataflow, and data visualization with Looker and Data Studio.

Objetivos:

  • Describe an end-to-end streaming data workflow from ingestion to data visualization.
  • Identify modern data pipeline challenges and how to solve them at scale with Dataflow.
  • Build collaborative real-time dashboards with data visualization tools.

Módulo 3: Big Data with BigQuery

Temas:

This section introduces learners to BigQuery, Google’s fully managed, serverless data warehouse. It also explores BigQuery ML and the processes and key commands that are used to build custom machine learning models.

Objetivos:

  • Describe the essentials of BigQuery as a data warehouse.
  • Explain how BigQuery processes queries and stores data.
  • Define BigQuery ML project phases.
  • Build a custom machine learning model with BigQuery ML.

Módulo 4: Machine Learning Options on Google Cloud

Temas:

This section explores four different options to build machine learning models on Google Cloud. It also introduces Vertex AI, Google’s unified platform for building and managing the lifecycle of ML projects.

Objetivos:

  • Identify different options to build ML models on Google Cloud.
  • Define Vertex AI and its major features and benefits.
  • Describe AI solutions in both horizontal and vertical markets.

Módulo 5: The Machine Learning Workflow with Vertex AI

Temas:

This section focuses on the three key phases—data preparation, model training, and model preparation—of the machine learning workflow in Vertex AI. Learners can practice building a machine learning model with AutoML.

Objetivos:

  • Describe a ML workflow and the key steps.
  • Identify the tools and products to support each stage.
  • Build an end-to-end ML workflow using AutoML.

Módulo 6: Course Summary

Temas:

This section reviews the topics covered in the course and provides additional resources for further learning.

Objetivos:

Describe the data-to-AI lifecycle on Google Cloud and identify the major products of big data and machine learning.

Material del curso

Documentación oficial para el curso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals.

Perfil del docente
  • Formador certificado por Google Cloud.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.
Promociones

Antiguos alumnos

Si has asistido a alguno de nuestros cursos, tienes un 10% de descuento en la matrícula de tus próximos cursos o certificaciones oficiales.

Carné Joven Comunidad de Madrid

Si tienes el Carné Joven de la Comunidad de Madrid, dispones de un 15% de descuento en todos nuestros cursos y certificaciones. Únicamente deberás presentar tu carné.

Desempleados

Bonificamos un 10% la matrícula de tu curso o certificación oficial. Únicamente deberás acreditarlo con cualquiera de los documentos oficiales disponibles.

Discapacitados

Si tienes algún tipo de discapacidad, cuentas con un 10% de descuento en la matrícula de tu curso. Únicamente deberás acreditarlo.

Familia numerosa

¡Te ayudamos! Sabemos que es importante cuidar de la economía familiar, por eso, y en cumplimiento de nuestra política de Responsabilidad Social Corporativa, si eres miembro de una familia numerosa, puedes beneficiarte de un 10% de descuento en la matrícula de cualquier curso. Únicamente deberás acreditarlo.

Amigos o compañeros profesionales

Si te inscribes a nuestros cursos con uno o más amigos o compañeros técnicos, cada uno de vosotros obtendréis un descuento del 10% en vuestra formación.

Si trabajáis en la misma empresa, consulta los descuentos para departamentos profesionales.

Empresas

Mantener, actualizar y perfeccionar las habilidades y conocimientos del equipo de trabajo es esencial para la adaptación y el éxito de la estrategia empresarial en el entorno dinámico y desafiante en el que competimos.

Si deseas planificar la formación (técnica, metodológica o de habilidades) de tu equipo, consulta nuestros planes de formación continua o los descuentos en cursos y certificaciones técnicas.

Medios de pago

Fundae (Formación bonificable)

Prácticamente la totalidad de nuestra formación puede ser bonificada aplicando el crédito de formación que las empresas y autónomos tienen anualmente en Fundae.

Consúltanos y no te preocupes, lo gestionamos por ti.

Sodexo (Pluxee)

Ahorra con tu cheque virtual.

Formación Pass de Pluxee (Sodexo) es un servicio que facilita el acceso y pago de formación y certificación oficial. Al estar exento del IRPF, ahorras al menos un 25% del importe total.

Úsalo con nosotros.


Descuentos no aplicables a Red Hat ni Oracle. La formación de Red Hat no es bonificable en Fundae. Los exámenes de certificación no se pueden bonificar. Podrán bonificarse únicamente si son indivisibles del curso que los prepara.

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