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Scientific Data Processing

Advanced 6 pasos 6 horas 30 créditos

¿Macrodatos, aprendizaje automático y datos científicos? Parece la combinación perfecta. En esta Quest de nivel avanzado, obtendrá experiencia práctica en servicios de GCP como Big Query, Dataproc y Tensorflow, aplicándolos a casos prácticos en los que se usan conjuntos de datos científicos de la vida real. Mediante la adquisición de experiencia en tareas como el análisis de datos de terremotos y la agregación de imágenes satelitales, Scientific Data Processing lo ayudará a expandir sus habilidades en macrodatos y aprendizaje automático para que pueda solucionar problemas propios relacionados con un amplio espectro de disciplinas científicas.

Infrastructure Data Business Transformation Machine Learning

Requisitos previos:

Esta Quest requiere experiencia práctica en servicios de procesamiento de datos y aprendizaje automático de GCP como Dataproc, Dataflow y Cloud ML Engine. Se recomienda que, antes de comenzar, el estudiante haya conseguido al menos una insignia por completar los labs prácticos de la Quest Baseline: Data, ML, and AI.

Quest Outline

Lab práctico

Introducción a SQL para BigQuery y Cloud SQL

En este lab, aprenderá cláusulas importantes de SQL y practicará la ejecución de consultas estructuradas en BigQuery y Cloud SQL

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Lab práctico

Alquile una VM para procesar datos de terremotos

En este lab, iniciará una máquina virtual, configurará su seguridad y accederá a ella de manera remota. Luego, seguirá los pasos para realizar una canalización de datos de transferencia, transformación y publicación de forma manual. Este lab forma parte de una serie de labs sobre procesamiento de datos científicos.

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Lab práctico

Datos metereológicos en BigQuery

En este lab, analizará observaciones meteorológicas históricas con BigQuery y usará datos del tiempo con otros conjuntos de datos. Este lab forma parte de una serie de labs sobre el procesamiento de datos científicos.

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Lab práctico

Procesamiento distribuido de imágenes en Cloud Dataproc

En este lab, aprenderá a usar Apache Spark en Cloud Dataproc para distribuir una tarea de procesamiento de imágenes intensiva desde un punto de vista informático en un clúster de máquinas.

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Lab práctico

Análisis de datos de natalidad mediante AI Platform y BigQuery

En este lab, analizará un gran conjunto de datos (137 millones de filas) sobre natalidad con Google BigQuery y AI Platform. Este lab es parte de una serie de labs que abordan el procesamiento de datos científicos.

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Lab práctico

Predecir del peso de un bebé con TensorFlow en la plataforma AI

En este lab, entrenará, evaluará y también implementará un modelo de aprendizaje automático a fin de predecir el peso de un bebé. Luego, enviará solicitudes al modelo para hacer predicciones en línea. Este lab es parte de una serie de labs que abordan el procesamiento de datos científicos.

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