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Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Juan Rubén Marrero Vizcaíno

Miembro desde 2019

Build and Deploy a Generative AI solution using a RAG framework Earned jul 16, 2024 EDT
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned jul 3, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned jun 21, 2024 EDT
Diseño de instrucciones en Vertex AI Earned jun 17, 2024 EDT
Introducción a la IA responsable Earned jun 17, 2024 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned jun 17, 2024 EDT
Introducción a la IA generativa Earned jun 17, 2024 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Administra atributos Earned feb 21, 2024 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Primeros pasos Earned feb 21, 2024 EST
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud Earned feb 19, 2024 EST
Ingeniería de atributos Earned ene 29, 2024 EST
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud Earned ene 27, 2024 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Español Earned jun 27, 2023 EDT
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform Earned jun 27, 2023 EDT
Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML Earned jun 26, 2023 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud Earned jun 26, 2023 EDT
Creación de flujos de procesamiento de datos por lotes en Google Cloud Earned jun 13, 2023 EDT
Configura una red de Google Cloud Earned jun 5, 2023 EDT
Modernización de data lakes y almacenes de datos con Google Cloud Earned may 31, 2023 EDT
Implementa el balanceo de cargas en Compute Engine Earned may 30, 2023 EDT
Preparación para el proceso de certificación Professional Data Engineer Earned may 19, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Español Earned may 18, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Español Earned may 15, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español Earned abr 26, 2023 EDT
Architecting with Google Kubernetes Engine: Production - Español Earned jun 23, 2022 EDT
Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads - Español Earned jun 2, 2022 EDT
Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations - Español Earned may 12, 2022 EDT
Getting Started with Application Development - Español Earned mar 8, 2022 EST
Arquitectura de la nube: Diseña, implementa y administra Earned jun 22, 2020 EDT
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud Earned jun 19, 2020 EDT

Demonstrate your ability to implement updated prompt engineering techniques and utilize several of Gemini's key capacilities including multimodal understanding and function calling. Then integrate generative AI into a RAG application deployed to Cloud Run. This course contains labs that are to be used as a test environment. They are deployed to test your understanding as a learner with a limited scope. These technologies can be used with fewer limitations in a real world environment.

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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.

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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

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Completa la insignia de habilidad del curso introductorio Diseño de instrucciones en Vertex AI y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: ingeniería de instrucciones, análisis de imágenes y aplicación de técnicas generativas multimodales en Vertex AI. Descubre cómo crear instrucciones eficaces, guía las respuestas de la IA generativa y aplica modelos de Gemini en situaciones de marketing de la vida real. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva que emite Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma, y que prueba tu capacidad de aplicar esos conocimientos en un entorno interactivo y práctico. Completa este curso de insignia de habilidad y el lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia que puedes compartir con tu red.

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Este es un curso introductorio de microaprendizaje destinado a explicar qué es la IA responsable, por qué es importante y cómo la implementa Google en sus productos. También se presentan los 7 principios de la IA de Google.

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Este es un curso introductorio de microaprendizaje en el que se explora qué son los modelos de lenguaje grandes (LLM), sus casos de uso y cómo se puede utilizar el ajuste de instrucciones para mejorar el rendimiento de los LLM. También abarca las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.

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Este es un curso introductorio de microaprendizaje destinado a explicar qué es la IA generativa, cómo se utiliza y en qué se diferencia de los métodos de aprendizaje automático tradicionales. También abarca las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.

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En este curso, se presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción. Los estudiantes obtendrán experiencia práctica con la transferencia de transmisión de Vertex AI Feature Store en la capa de SDK.

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En este curso, se presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción. Los ingenieros profesionales de aprendizaje automático usan herramientas para mejorar y evaluar continuamente los modelos implementados. Trabajan con científicos de datos (o pueden serlo) que desarrollan modelos para ofrecer velocidad y rigor en la implementación de modelos con el mejor rendimiento.

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En este curso, se explica cómo crear modelos de AA con TensorFlow y Keras, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo escribir modelos de AA para uso escalado.

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En este curso, se exploran los beneficios de utilizar Vertex AI Feature Store, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo descubrir cuáles columnas de datos producen los atributos más útiles. El curso también incluye contenido y labs sobre la ingeniería de atributos en los que se usan BigQuery ML, Keras y TensorFlow.

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En este curso, se presentan las ofertas de aprendizaje automático (AA) en Google Cloud que compilan proyectos de IA predictiva y generativa. También se exploran las tecnologías, los productos y las herramientas disponibles durante el ciclo de vida desde los datos hasta la IA, que engloban los fundamentos, el desarrollo y las soluciones de IA. El objetivo es ayudar a científicos de datos, ingenieros de AA y desarrolladores de IA a mejorar sus habilidades y conocimientos a través de experiencias de aprendizaje atractivas y ejercicios prácticos.

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La incorporación del aprendizaje automático en las canalizaciones de datos aumenta la capacidad para extraer estadísticas de los datos. En este curso, veremos formas de incluir el aprendizaje automático en las canalizaciones de datos en Google Cloud. Para una personalización escasa o nula, en el curso se aborda AutoML. Para obtener más capacidades de aprendizaje automático a medida, el curso presenta Notebooks y BigQuery Machine Learning (BigQuery ML). Además, en este curso se aborda cómo llevar a producción soluciones de aprendizaje automático con Vertex AI.

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This 1-week, accelerated on-demand course builds upon Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Through a combination of video lectures, demonstrations, and hands-on labs, you'll learn to build streaming data pipelines using Google cloud Pub/Sub and Dataflow to enable real-time decision making. You will also learn how to build dashboards to render tailored output for various stakeholder audiences.

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Obtén la insignia de habilidad intermedia Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML y demuestra tus capacidades para crear canalizaciones de transformación de datos en BigQuery con Dataprep de Trifacta; usar Cloud Storage, Dataflow y BigQuery para crear flujos de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL), y crear modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML. Una insignia de de habilidad es una insignia digital exclusiva otorgada por Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma, y que prueba tu capacidad para aplicar tus conocimientos en un entorno interactivo y práctico. Completa la insignia de habilidad del curso y el Lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia digital que podrás compartir en tus redes.

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Completa la insignia de habilidad introductoria Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: limpiar datos con Dataprep de Trifacta, ejecutar canalizaciones de datos en Dataflow, crear clústeres y ejecutar trabajos de Apache Spark en Dataproc y llamar a APIs de AA, como la API de Cloud Natural Language, la API de Google Cloud Speech-to-Text y la API de Video Intelligence. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva que emite Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma, y que prueba tu capacidad de aplicar esos conocimientos en un entorno interactivo y práctico. Completa el curso y el lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia de habilidad que puedes compartir con tus contactos.

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Las canalizaciones de datos suelen realizarse según uno de los paradigmas extracción y carga (EL); extracción, carga y transformación (ELT), o extracción, transformación y carga (ETL). En este curso, abordaremos qué paradigma se debe utilizar para los datos por lotes y cuándo corresponde usarlo. Además, veremos varias tecnologías de Google Cloud para la transformación de datos, incluidos BigQuery, la ejecución de Spark en Dataproc, grafos de canalización en Cloud Data Fusion y procesamiento de datos sin servidores en Dataflow. Los estudiantes obtienen experiencia práctica en la compilación de componentes de canalizaciones de datos en Google Cloud con Qwiklabs.

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Completa el curso Configura una red de Google Cloud para obtener una insignia de habilidad. En el curso aprenderás a realizar tareas básicas de redes en Google Cloud, como crear una red personalizada, agregar reglas de firewall de subredes y, luego, crear VMs y probar la latencia cuando se comunican entre sí. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva que emite el equipo de Google Cloud en reconocimiento a tu dominio de los productos y servicios de la plataforma, y que prueba tu capacidad de aplicar esos conocimientos en un entorno interactivo y práctico. Completa la insignia de habilidad y el lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia digital que puedes compartir con tus contactos.

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Los dos componentes clave de cualquier canalización de datos son los data lakes y los almacenes de datos. En este curso, se destacan los casos de uso de cada tipo de almacenamiento y se analizan en profundidad las soluciones de data lakes y almacenes disponibles en Google Cloud con detalles técnicos. Además, en este curso, se describen el rol del ingeniero en datos, los beneficios de las canalizaciones de datos exitosas para las operaciones comerciales y por qué la ingeniería de datos debe realizarse en un entorno de nube. Este el primer curso de la serie Ingeniería de datos en Google Cloud. Después de completar este curso, inscríbete en el curso Creación de flujos de procesamiento de datos por lotes en Google Cloud.

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Completa la insignia de habilidad introductoria Implementa el balanceo de cargas en Compute Engine y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: escribir comandos de gcloud y usar Cloud Shell, crear e implementar máquinas virtuales en Compute Engine, y configurar balanceadores de cargas de red y HTTP. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva que emite Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma y que prueba tu capacidad de aplicar esos conocimientos en un entorno interactivo y práctico. Completa esta insignia de habilidad y el Lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia que puedes compartir con tus contactos.

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Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudio para el examen de certificación de PDE (Professional Data Engineer). Los alumnos conocerán la amplitud y el alcance de los dominios que se incluyen en el examen. Además, evaluarán su nivel de preparación para el examen y crearán un plan de estudio personal.

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El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar su calidad y cómo realizar análisis exploratorios de ellos. Describimos Vertex AI AutoML y cómo crear, entrenar e implementar un modelo de AA sin escribir una sola línea de código. Conocerás los beneficios de BigQuery ML. Luego, se analiza cómo optimizar un modelo de aprendizaje automático (AA) y cómo la generalización y el muestreo pueden ayudar a evaluar la calidad de los modelos de AA para el entrenamiento personalizado.

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¿Cuáles son las prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Google Cloud? ¿Qué es Vertex AI y cómo se puede utilizar la plataforma para crear, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático de AutoML sin escribir una sola línea de código? ¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? Google considera que el aprendizaje automático es diferente: se trata de proporcionar una plataforma unificada para conjuntos de datos administrados, un almacén de atributos, una forma de crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático sin escribir una sola línea de código, así como proporcionar la capacidad de etiquetar datos y crear notebooks de Workbench utilizando frameworks como TensorFlow, SciKit-learn, Pytorch, R y otros. Vertex AI Platform también ofrece la posibilidad de entrenar modelos personalizados, crear canalizaciones de componentes y realizar predicciones en línea y por lotes. Además, analiza…

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En este curso, aprenderás sobre los productos y servicios de macrodatos y aprendizaje automático de Google Cloud involucrados en el ciclo de vida de datos a IA. También explorarás los procesos, los desafíos y los beneficios de crear una canalización de macrodatos y modelos de aprendizaje automático con Vertex AI en Google Cloud.

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En este curso, aprenderás sobre la seguridad de Kubernetes y Google Kubernetes Engine (GKE), los registros y la supervisión, y cómo usar los servicios administrados de almacenamiento y de bases de datos de Google Cloud desde GKE. Este es el segundo curso de la serie Architecting with Google Kubernetes Engine. Después de completar este curso, inscríbase en los cursos Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process o Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos.

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En "Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads", te embarcarás en un recorrido completo sobre el desarrollo de aplicaciones nativas de la nube. Durante la experiencia de aprendizaje, explorarás las operaciones de Kubernetes, la administración de implementaciones, las herramientas de redes de GKE y el almacenamiento persistente. Este es el primer curso de la serie Architecting with Google Kubernetes Engine. Después de completarlo, inscríbete en el curso Architecting with Google Kubernetes Engine: Production.

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En este curso, “Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations”, obtendrá información sobre el diseño y los principios de Google Cloud, además de una introducción a la creación y administración de contenedores de software y a la arquitectura de Kubernetes. Este es el primer curso de la serie Architecting with Google Kubernetes Engine. Después de completarlo, inscríbase en el curso Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads.

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En este curso, los desarrolladores de aplicaciones aprenderán a diseñar y desarrollar aplicaciones nativas de la nube que integren perfectamente los servicios administrados de Google Cloud. A través de una serie de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes aprenderán a aplicar las prácticas recomendadas del desarrollo de aplicaciones y usar los servicios de almacenamiento de Google Cloud apropiados para el almacenamiento de objetos, datos relacionales, almacenamiento en caché y análisis. Es obligatorio completar una versión de cada lab. Los labs están disponibles en Node.js y, en la mayoría de los casos, también en Python o Java. Puedes completar cada lab en el lenguaje que prefieras. Este es el primer curso de la serie Developing Applications with Google Cloud. Después de completarlo, inscríbete en el curso Securing and Integrating Components of your Application.

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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Arquitectura de la nube: Diseña, implementa y administra y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: implementar un sitio web de acceso público con servidores web de Apache, configurar una VM de Compute Engine con secuencias de comandos de inicio, configurar el RDP seguro con un host de bastión de Windows y reglas de firewall, compilar y, luego, implementar una imagen de Docker en un clúster de Kubernetes para luego actualizarlo, y crear una instancia de Cloud SQL e importarla a una base de datos de MySQL. Esta insignia de habilidad es un excelente recurso para entender los temas que aparecerán en el examen de certificación Google Cloud Certified Professional Cloud Architect. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva que emite Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma y que prueba tu capacidad de aplicar esos conocimientos en un entorno i…

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Para ganar una insignia de habilidad, completa el curso Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud. Allí aprenderás a crear y conectar una infraestructura de nube centrada en el almacenamiento usando las capacidades básicas de las siguientes tecnologías: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions y Pub/Sub. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva que emite Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma y que prueba tu capacidad de aplicar esos conocimientos en un entorno interactivo y práctico. Completa esta insignia de habilidad y el Lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia que puedes compartir con tu red.

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