Data Engineering on Google Cloud Platform
Acerca del curso
Los Professional Data Engineers permiten la toma de decisiones basada en datos mediante la recopilación, transformación y publicación de datos. El Data Engineer debe ser capaz de diseñar, compilar, poner en funcionamiento, proteger y supervisar los sistemas de procesamiento de datos, con especial énfasis en la seguridad, el cumplimiento, la escalabilidad, la eficiencia, la confiabilidad, la fidelidad, la flexibilidad y la portabilidad. Además, el Data Engineer debe ser capaz de aprovechar, implementar y entrenar constantemente los modelos preexistentes de aprendizaje automático.
Próximas convocatorias
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- Comprenda las diferencias entre los lagos de datos y los almacenes de datos, los dos componentes clave de cualquier canalización de datos.
- Explora los casos de uso de cada tipo de almacenamiento y sumérgete en las soluciones de almacenamiento y lago de datos disponibles en Google Cloud con detalles técnicos.
- Comprenda el papel de un ingeniero de datos y los beneficios de una canalización de datos exitosa para las operaciones comerciales.
- Examine por qué la ingeniería de datos debe realizarse en un entorno de nube.
- Completar antes "Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals"
- Dominio básico con un lenguaje de consulta común como SQL
- Experiencia con actividades de modelado de datos y ETL (extraer, transformar, cargar)
- Experiencia en el desarrollo de aplicaciones utilizando un lenguaje de programación común como Python
- Familiaridad con el aprendizaje automático y / o estadísticas
Documentación Oficial de Analíticas inteligentes y gestión de datos - Data Engineering on Google Cloud Platform
- Formador Certificado por Google
- Más de 5 años de experiencia profesional
- Más de 4 años de experiencia docente
- Profesional activo en empresas del sector IT
Preparación para el examen:
Professional Data Engineer Certification
Los Professional Data Engineers permiten la toma de decisiones basada en datos mediante la recopilación, transformación y publicación de datos. El Data Engineer debe ser capaz de diseñar, compilar, poner en funcionamiento, proteger y supervisar los sistemas de procesamiento de datos, con especial énfasis en la seguridad, el cumplimiento, la escalabilidad, la eficiencia, la confiabilidad, la fidelidad, la flexibilidad y la portabilidad. Además, el Data Engineer debe ser capaz de aprovechar, implementar y entrenar constantemente los modelos preexistentes de aprendizaje automático.
Modulo 1: Curso Big Data & Machine Learning Fundamentals
Modulo 2: Curso Data Engineering on Google Cloud Platform
Modulo 3: Curso Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow
Modulo 4: Curso Preparación para el examen Professional Data Engineer
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