Google Cloud

Big Data and Machine Learning Fundamentals

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

08 nov 2021 - 08 nov 2021   |  

Big Data and Machine Learning Fundamentals

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

08 nov 2021 - 08 nov 2021   |  

Big Data and Machine Learning Fundamentals

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

12 nov 2021 - 12 nov 2021   |  

Big Data and Machine Learning Fundamentals

7 h |   450 €    225,00 € Live Virtual Class | Inglés
Viernes (09:00h - 17:00h)
Calendario de sesiones

Acerca de este curso

TASTE OF TRAINING

Big Data and Machine Learning Fundamentals es un curso de un día dictado por un instructor que presenta a los participantes las capacidades de macrodatos de Google Cloud.

Mediante una combinación de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes obtendrán una descripción general de Google Cloud, además de información detallada sobre el procesamiento de datos y las capacidades del aprendizaje automático.

A quién va dirigido

Esta formación está dirigida a los siguientes perfiles laborales:

  • Analistas de datos, científicos de datos y analistas de negocios que recién comienzan a usar Google Cloud
  • Personas encargadas 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 los resultados de la consulta y la creación de informes
  • Ejecutivos y encargados de tomar decisiones de TI que evalúan Google Cloud para que lo usen los científicos de datos

Es necesario tener, como requisites previos, aproximadamente un año de experiencia con uno o más de los siguientes temas:

  • Un lenguaje de consulta común, como SQL
  • Extracción, transformación y carga de actividades
  • Modelado de datos
  • Estadísticas o aprendizaje automático
  • Programación en Python

Objetivos del curso

Al finalizar esta formación los participantes serán capaces de:

  • Identificar el objetivo y el valor de los productos y servicios de Google Cloud
  • Interactuar con los servicios de Google Cloud
  • Describir las formas en que los clientes han usado Google Cloud
  • Usar productos de macrodatos y AA en Google Cloud: App Engine, Google Kubernetes Engine y Compute Engine
  • Usar BigQuery, el almacén de datos administrado de Google para las estadísticas

Contenidos

Módulo 1: Introducción a Google Cloud

  • Identifica los diferentes aspectos de la infraestructura de Google Cloud.
  • Identifique los productos de Big Data y ML que forman Google Cloud.

Módulo 2: Recomendar productos con Cloud SQL y Spark

  • Revise cómo las empresas utilizan los modelos de recomendación.
  • Evalúe cómo y dónde calculará y almacenará los resultados de su modelo de alquiler de vivienda.
  • Analice cómo la ejecución de Hadoop en la nube con Dataproc puede permitir la escala.
  • Evaluar diferentes enfoques para almacenar datos de recomendaciones fuera del clúster.

Módulo 3: Predecir las compras de visitantes con BigQuery ML

  • Analice macrodatos a escala con BigQuery.
  • Descubra cómo BigQuery procesa las consultas y almacena datos a gran escala.
  • Tutoriales de términos clave de AA: características, etiquetas, datos de entrenamiento.
  • Evalúe los diferentes tipos de modelos para conjuntos de datos estructurados.
  • Crea modelos de AA personalizados con BigQuery ML.

Módulo 4: Paneles de control en tiempo real con Pub / Sub, Dataflow y Google Data Studio

  • Identifique los desafíos de la canalización de datos modernos y cómo resolverlos a escala con Dataflow.
  • Diseñe canalizaciones de transmisión con Apache Beam.
  • Cree paneles colaborativos en tiempo real con Data Studio.

Módulo 5: Obtención de conocimientos a partir de datos no estructurados mediante el aprendizaje automático

  • Evalúe cómo las empresas utilizan modelos de AA no estructurados y cómo funcionan los modelos.
  • Elija el enfoque correcto para los modelos de aprendizaje automático entre predefinidos y personalizados.
  • Cree un modelo de clasificación de imágenes personalizado de alto rendimiento sin código con AutoML.

Módulo 6: Resumen

  • Resumen de los puntos clave de aprendizaje.
  • Recursos

Convocatorias abiertas

08 nov 2021 - 08 nov 2021   |  

Big Data and Machine Learning Fundamentals

7 h | 450 € | Barcelona o Live Virtual Class | Español
Lunes (09:00h - 17:00h)
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7 h |   450 €    225,00 € | Live Virtual Class | Inglés
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