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Curso de Google Cloud Platform - Big Data
- Curso |
- Online y Presencial en Madrid
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Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
Personas interesadas en realizar este Curso de Google Cloud Platform - Big Data
Comentarios:
OBJETIVOS:
Trasladar los conceptos del Big Data y la Inteligencia Artificial (Machine Learning) a la plataforma Google Cloud Platform. Usar Cloud SQL y Cloud Dataproc para migrar desde MySQL, Hadoop/Pig/Spark/Hive sobre Google Cloud Platform. Utilizar BigQuerry y Cloud DataLab para generar Análisis de datos interactivos. Usar a neural network con TensorFlow.
Emplear ML APIs. Seleccionar entre diferentes productos de proceso de datos en la Plataforma de Google.
SALIDAS LABORALES:
Google ha invertido los últimos 15 años en diseñar una de las plataformas de comunicaciones más potentes, y desde hace poco dan acceso a terceros para que puedan desplegar sus propias aplicaciones compartiendo hardware con GMail, Youtube y Google Search.
Se considera que la Inteligencia Artificial es el mayor destructor de empleo de la historia, pero al mismo tiempo genera una oportunidad laboral inmensa para los que la estudien.
CARGA LECTIVA:
- Formación técnica 50 horas
- Formación específica 100 horas
- Proyecto de evaluación 25 horas
- Seminario certificación 25 horas
Temario:
Formación técnica
Fundamentos de Cloud computing
Qué es cloud computing, diferentes tipos de cloud computing, modelos básicos en la nube. Componentes de la nube. Hardware Cloud. Virtualización. Cloud storage. Grid Computing. Computing transaccional. Software Cloud. SaaS. Disponibilidad On-Demand. Pago por uso. SOA y la
nube. Modelos de nubes. Seguridad, Auditoría y Cumplimiento en la Nube. Plataformas varias.
Formación específica
Introducción Google Cloud Platform
Google Platform fundamentos. Google Cloud Platform productos de Big Data.
Fundamentos de Compute y almacenamiento
CPUs bajo demanda (Compute Engine). Almacenamiento centralizado (Cloud Storage). CloudShell. Lab: Configurar un Ingest-Transform-Publish data processing pipeline.
Analítica de datos en cloud
Stepping-stones to the cloud. Cloud SQL: your SQL database on the cloud. Lab: Importing data into CloudSQL and running queries. Spark on Dataproc. Lab: Machine Learning Recommendations with Spark on Dataproc.
Scaling analisis de datos
Fast random access. Datalab. BigQuery. Lab: Build machine learning dataset.
Machine learning
Machine Learning with TensorFlow. Lab: Carry out ML with TensorFlow Pre-built models for common needs. Lab: Employ ML APIs.
Data processing Architectures
Message-oriented architectures with Pub/Sub. Creating pipelines with Dataflow. Reference architecture for real-time and batch data processing.
Proyecto & certificación
Al finalizar las clases de la formación específica realizarás, con la supervisión de tu tutor, un Proyecto de implantación sobre los conocimientos adquiridos. También, asíncronamente, tienes acceso a exámenes “tipo” para preparar por libre la Certificación oficial, prueba que se puede realizar en cualquier centro Kryterion.
Titulación:
Además de ser un curso totalmente práctico, también incluye un seminario de certificación de 25 horas para prepararte para la certificación oficial de Professional Cloud Architect de Google.
En paralelo realizarás un proyecto final que determinará la calificación en el certificado acreditativo de la formación.
Duración:
200 horas...
Personas interesadas en realizar este Curso de Google Cloud Platform - Big Data
Comentarios:
OBJETIVOS:
Trasladar los conceptos del Big Data y la Inteligencia Artificial (Machine Learning) a la plataforma Google Cloud Platform. Usar Cloud SQL y Cloud Dataproc para migrar desde MySQL, Hadoop/Pig/Spark/Hive sobre Google Cloud Platform. Utilizar BigQuerry y Cloud DataLab para generar Análisis de datos interactivos. Usar a neural network con TensorFlow.
Emplear ML APIs. Seleccionar entre diferentes productos de proceso de datos en la Plataforma de Google.
SALIDAS LABORALES:
Google ha invertido los últimos 15 años en diseñar una de las plataformas de comunicaciones más potentes, y desde hace poco dan acceso a terceros para que puedan desplegar sus propias aplicaciones compartiendo hardware con GMail, Youtube y Google Search.
Se considera que la Inteligencia Artificial es el mayor destructor de empleo de la historia, pero al mismo tiempo genera una oportunidad laboral inmensa para los que la estudien.
CARGA LECTIVA:
- Formación técnica 50 horas
- Formación específica 100 horas
- Proyecto de evaluación 25 horas
- Seminario certificación 25 horas
Temario:
Formación técnica
Fundamentos de Cloud computing
Qué es cloud computing, diferentes tipos de cloud computing, modelos básicos en la nube. Componentes de la nube. Hardware Cloud. Virtualización. Cloud storage. Grid Computing. Computing transaccional. Software Cloud. SaaS. Disponibilidad On-Demand. Pago por uso. SOA y la
nube. Modelos de nubes. Seguridad, Auditoría y Cumplimiento en la Nube. Plataformas varias.
Formación específica
Introducción Google Cloud Platform
Google Platform fundamentos. Google Cloud Platform productos de Big Data.
Fundamentos de Compute y almacenamiento
CPUs bajo demanda (Compute Engine). Almacenamiento centralizado (Cloud Storage). CloudShell. Lab: Configurar un Ingest-Transform-Publish data processing pipeline.
Analítica de datos en cloud
Stepping-stones to the cloud. Cloud SQL: your SQL database on the cloud. Lab: Importing data into CloudSQL and running queries. Spark on Dataproc. Lab: Machine Learning Recommendations with Spark on Dataproc.
Scaling analisis de datos
Fast random access. Datalab. BigQuery. Lab: Build machine learning dataset.
Machine learning
Machine Learning with TensorFlow. Lab: Carry out ML with TensorFlow Pre-built models for common needs. Lab: Employ ML APIs.
Data processing Architectures
Message-oriented architectures with Pub/Sub. Creating pipelines with Dataflow. Reference architecture for real-time and batch data processing.
Proyecto & certificación
Al finalizar las clases de la formación específica realizarás, con la supervisión de tu tutor, un Proyecto de implantación sobre los conocimientos adquiridos. También, asíncronamente, tienes acceso a exámenes “tipo” para preparar por libre la Certificación oficial, prueba que se puede realizar en cualquier centro Kryterion.
Titulación:
Además de ser un curso totalmente práctico, también incluye un seminario de certificación de 25 horas para prepararte para la certificación oficial de Professional Cloud Architect de Google.
En paralelo realizarás un proyecto final que determinará la calificación en el certificado acreditativo de la formación.
Duración:
200 horas
Sede principal del centro
Madrid: Calle Oquendo 18 - 28006 - Madrid- Madrid: Calle Oquendo 18 - 28006 - Madrid
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