Google Cloud

Big Data and Machine Learning Fundamentals

7 horas
450,00 €
Presencial o Live Virtual Class
Presencial o Live Virtual Class

03 oct 2022 - 03 oct 2022   |  

Big Data and Machine Learning Fundamentals

7 h | 450 € | Madrid o Live Virtual Class | Español
Lunes (09:00h - 17:00h)
Calendario de sesiones

03 oct 2022 - 03 oct 2022   |  

Big Data and Machine Learning Fundamentals

7 h | 450 € | Barcelona o Live Virtual Class | Español
Lunes (09:00h - 17:00h)
Calendario de sesiones

07 nov 2022 - 07 nov 2022   |  

Big Data and Machine Learning Fundamentals

7 h | 450 € | Madrid o Live Virtual Class | Español
Lunes (09:00h - 17:00h)
Calendario de sesiones

Acerca de este curso

TASTE OF TRAINING

Este curso presenta los productos y servicios de big data y aprendizaje automático 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 aprendizaje automático con Vertex AI en Google Cloud.

A quién va dirigido

Este curso está dirigido a los siguientes perfiles laborales:

  • Analistas de datos, científicos de datos y analistas de negocios que están comenzando con Google Cloud.
  • Personas responsables del diseño de canalizaciones y arquitecturas para el procesamiento de datos, la creación y el mantenimiento de modelos estadísticos y de aprendizaje automático, la consulta de conjuntos de datos, la visualización de resultados de consultas y la creación de informes.
  • Ejecutivos y tomadores de decisiones de TI que evalúan Google Cloud para que lo usen los científicos de datos.

Prerrequisitos

Para aprovechar al máximo este curso, los participantes deben tener:

  • 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 aprendizaje automático, como modelos supervisados y no supervisados

Objetivos del curso

Este curso enseña a los participantes las siguientes habilidades:

  • Reconocer el ciclo de vida de datos a IA en Google Cloud y los principales productos de big data y aprendizaje automático.
  • Diseñar canalizaciones de transmisión con Dataflow y Pub/Sub.
  • Analizar grandes conjuntos de datos a escala con BigQuery.
  • Identificar diferentes opciones para crear soluciones de aprendizaje automático en Google Cloud.
  • Describir un flujo de trabajo de aprendizaje automático y los pasos clave con Vertex AI.
  • Crear una canalización de aprendizaje automático con AutoML

Contenidos

Módulo 0: Introducción al curso

  • Reconocer el ciclo de vida de datos a IA en Google Cloud
  • Identificar la conexión entre la ingeniería de datos y el aprendizaje automático

Módulo 1: Big Data y Machine Learning en Google Cloud

  • Identificar los diferentes aspectos de la infraestructura de Google Cloud.
  • Identificar los productos de big data y aprendizaje automático en Google Cloud.

Laboratorio: Exploración de un conjunto de datos público de BigQuery

Módulo 2: Ingeniería de datos para la transmisión de datos

  • Describir un flujo de trabajo de transmisión de datos de extremo a extremo desde la ingesta hasta la visualización de datos.
  • Identificar los desafíos de una canalización de datos modernos y cómo resolverlos a escala con Dataflow.
  • Crear tableros colaborativos en tiempo real con herramientas de visualización de datos.

Laboratorio: Creación de una canalización de transmisión de datos para un tablero en tiempo real con Dataflow

Módulo 3: Big Data con BigQuery

  • Describir los aspectos esenciales de BigQuery como almacén de datos.
  • Explicar cómo BigQuery procesa las consultas y almacena los datos.
  • Definir las fases del proyecto de BigQuery ML.
  • Crear un modelo de aprendizaje automático personalizado con BigQuery ML.

Laboratorio: Predicción de compras de visitantes mediante BigQuery ML

Módulo 4: Opciones de aprendizaje automático en Google Cloud

  • Identificar diferentes opciones para construir modelos de ML en Google Cloud.
  • Definir Vertex AI y sus principales características y beneficios.
  • Describir soluciones de IA en mercados horizontales y verticales.

Módulo 5: El flujo de trabajo de aprendizaje automático con Vertex AI

  • Describir un flujo de trabajo de ML y los pasos clave.
  • Identificar las herramientas y productos para apoyar cada etapa.
  • Crear un flujo de trabajo de aprendizaje automático de extremo a extremo con AutoML.

Laboratorio: Vertex AI: Predicción del Loan Risk con AutoML

Convocatorias abiertas

03 oct 2022 - 03 oct 2022   |  

Big Data and Machine Learning Fundamentals

7 h | 450 € | Madrid o Live Virtual Class | Español
Lunes (09:00h - 17:00h)
Calendario de sesiones

03 oct 2022 - 03 oct 2022   |  

Big Data and Machine Learning Fundamentals

7 h | 450 € | Barcelona o Live Virtual Class | Español
Lunes (09:00h - 17:00h)
Calendario de sesiones

07 nov 2022 - 07 nov 2022   |  

Big Data and Machine Learning Fundamentals

7 h | 450 € | Madrid o Live Virtual Class | Español
Lunes (09:00h - 17:00h)
Calendario de sesiones

07 nov 2022 - 07 nov 2022   |  

Big Data and Machine Learning Fundamentals

7 h | 450 € | Barcelona o Live Virtual Class | Español
Lunes (09:00h - 17:00h)
Calendario de sesiones