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Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Amit Mittal

Miembro desde 2025

Liga de Diamantes

52552 puntos
AI Infrastructure: Cloud TPUs Earned oct 7, 2025 EDT
AI Infrastructure: Cloud GPUs Earned oct 7, 2025 EDT
AI Infrastructure: Introduction to AI Hypercomputer Earned oct 7, 2025 EDT
Agentes de IA generativa: transforma tu organización Earned may 4, 2025 EDT
Apps de IA generativa: transforma tu trabajo Earned may 4, 2025 EDT
IA generativa: explora el panorama Earned may 4, 2025 EDT
IA generativa: descubre los conceptos fundamentales Earned may 4, 2025 EDT
IA generativa: más allá del chatbot Earned may 4, 2025 EDT
Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML Earned abr 30, 2025 EDT
Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud Earned abr 30, 2025 EDT
Crea e implementa soluciones de aprendizaje automático en Vertex AI Earned abr 30, 2025 EDT
Crea modelos de AA con BigQuery ML Earned abr 24, 2025 EDT
Administra Kubernetes en Google Cloud Earned abr 20, 2025 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job - Español Earned abr 20, 2025 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud Earned abr 14, 2025 EDT
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud - Español Earned abr 13, 2025 EDT
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud Earned mar 30, 2025 EDT
Introducción al análisis de datos en Google Cloud Earned mar 22, 2025 EDT
Enterprise Search on Generative AI App Builder Earned mar 18, 2025 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud Earned mar 18, 2025 EDT
The Skills Challenge at Next 2025 Earned mar 15, 2025 EDT
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos Earned mar 9, 2025 EDT
IA responsable para desarrolladores: Privacidad y seguridad Earned mar 9, 2025 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos Earned mar 8, 2025 EST
IA responsable para desarrolladores: Interpretabilidad y transparencia Earned mar 1, 2025 EST
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned feb 27, 2025 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned feb 27, 2025 EST
Introducción a la IA generativa Earned feb 26, 2025 EST
Sistemas de aprendizaje automático de producción Earned feb 26, 2025 EST
Data Transformation in the Cloud - Español Earned feb 20, 2025 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Administra atributos Earned feb 15, 2025 EST
Ingeniería de atributos Earned feb 12, 2025 EST
Data Management and Storage in the Cloud - Español Earned feb 8, 2025 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Primeros pasos Earned feb 5, 2025 EST
Introduction to Data Analytics in Google Cloud - Español Earned ene 31, 2025 EST
Trabaja con Notebooks en Vertex AI Earned ene 28, 2025 EST
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud Earned ene 24, 2025 EST
Guía de estudio para obtener la certificación de Ingeniero profesional de aprendizaje automático Earned ene 18, 2025 EST

Welcome to the Cloud TPUs course. We'll explore the advantages and disadvantages of TPUs in various scenarios and compare different TPU accelerators to help you choose the right fit. You'll learn strategies to maximize performance and efficiency for your AI models and understand the significance of GPU/TPU interoperability for flexible machine learning workflows. Through engaging content and practical demos, we'll guide you step-by-step in leveraging TPUs effectively.

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Curious about the powerful hardware behind AI? This course breaks down performance-optimized AI computers, showing you why they're so important. We'll explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them. By the end, you'll know exactly how to pick the right compute for your AI projects, helping you make smart choices for your AI workkoads.

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Ready to get started with AI Hypercomputers? This course makes it easy! We'll cover the basics of what they are and how they help AI with AI workloads. You'll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right deployment approach for your needs.

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Agentes de IA generativa: transforma tu organización es el quinto y último curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa. En este curso, se explora cómo las organizaciones pueden utilizar los agentes de IA generativa personalizados para abordar desafíos empresariales específicos. Puedes obtener experiencia práctica a través de la creación de un agente de IA básico mientras exploras los componentes de estos agentes, como los modelos, los bucles de razonamiento y las herramientas.

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Apps de IA generativa : transforma tu trabajo es el cuarto curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa. En este curso, se presentan las aplicaciones de IA generativa de Google, como Gemini para Workspace y NotebookLM. Te brinda orientación sobre los conceptos como la fundamentación, la generación mejorada por recuperación, la creación de instrucciones eficaces y el desarrollo de flujos de trabajo automatizados.

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IA generativa: explora el panorama es el tercer curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa. La IA generativa está cambiando la manera en la que interactuamos y trabajamos con el mundo que nos rodea. Pero, como líder, ¿cómo puedes aprovechar su poder para generar resultados comerciales reales? En este curso, explorarás las diferentes capas del desarrollo de soluciones de IA generativa, las ofertas de Google Cloud y los factores que se deben considerar cuando se selecciona una solución.

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IA generativa: descubre los conceptos fundamentales es el segundo curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa. En este curso, descubrirás los conceptos fundamentales de la IA generativa explorando las diferencias entre esta, el AA y la IA, y comprendiendo cómo los diferentes tipos de datos permiten abordar desafíos empresariales con la IA generativa. También conocerás las estrategias de Google Cloud para abordar las limitaciones de los modelos de base y los desafíos clave para desarrollar e implementar la IA de forma responsable y segura.

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IA generativa: más allá del chatbot es el primer curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa y no tiene requisitos previos. El objetivo de este curso es profundizar los conocimientos básicos sobre chatbots para explorar el verdadero potencial de la IA generativa para tu organización. Explorarás conceptos como los modelos de base y la ingeniería de instrucciones, que son fundamentales para aprovechar el poder de la IA generativa. Este curso también te sirve como guía para las consideraciones importantes que debes tener cuando desarrollas una estrategia de IA generativa exitosa para tu organización.

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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.

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Las aplicaciones de IA generativa pueden producir nuevas experiencias de usuario que eran casi imposibles antes de la invención de los modelos de lenguaje grandes (LLM). Como desarrollador de aplicaciones, ¿cómo puedes utilizar la IA generativa para crear apps interesantes y potentes en Google Cloud? En este curso, aprenderás sobre las aplicaciones de IA generativa y cómo puedes utilizar el diseño de instrucciones y la generación mejorada por recuperación (RAG) para crear aplicaciones potentes utilizando LLM. Aprenderás sobre una arquitectura lista para producción que puede utilizarse para aplicaciones basadas en IA generativa y crearás una app de chat basada en un LLM y RAG.

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Obtén la insignia de habilidad intermedia completando el curso Crea e implementa soluciones de aprendizaje automático en Vertex AI, en el que aprenderás a usar la plataforma de Vertex AI de Google Cloud, así como AutoML y los servicios de entrenamiento personalizado para entrenar, evaluar, ajustar y, además, implementar modelos de aprendizaje automático. Este curso con insignia de habilidad está dirigido a ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos profesionales. Una insignia 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 esta insignia de habilidad y el Lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia digital que puedes compartir en tus redes.

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Obtén la insignia de habilidad intermedia Crea modelos de AA con BigQuery ML y demuestra tus habilidades para crear y evaluar modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML para realizar predicciones de datos. 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 con 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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Completa la insignia de habilidad intermedia Administra Kubernetes en Google Cloud para demostrar tus capacidades para administrar implementaciones con kubectl y supervisar y depurar aplicaciones en Google Kubernetes Engine (GKE), así como con las técnicas de entrega continua. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva que emite Google Cloud para reconocer que dominas sus productos y servicios, y que pone a 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, y recibirás una insignia digital que puedes compartir con tus contactos.

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Este es el quinto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, combinarás y aplicarás los conocimientos y las habilidades fundamentales que se enseñaron del curso 1 al 4 en un proyecto final práctico que se enfoca en el proyecto del ciclo de vida completo de los datos. Practicarás usando herramientas basadas en la nube para adquirir, almacenar, procesar, analizar, visualizar y comunicar estadísticas de datos de manera eficaz. Al final del curso, habrás completado un proyecto en el que demuestras tu dominio en cuanto a estructurar datos de múltiples fuentes con eficacia, presentar soluciones a una variedad de partes interesadas y visualizar estadísticas de datos usando software basado en la nube. También te prepararás actualizando tu currículum y practicando técnicas de entrevista para postularte a trabajos y asistir a entrevistas.

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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.

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Este es el cuarto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, te concentrarás en desarrollar habilidades en las cinco etapas clave de la visualización de datos en la nube: narrar, planificar, explorar datos, crear visualizaciones y compartir datos con otros. También ganarás experiencia en el uso de habilidades relacionadas con la IU o UX para crear esquemas impactantes de visualizaciones nativas de la nube y trabajar con herramientas de visualización de datos nativas de la nube. Esto con el objetivo de explorar conjuntos de datos, crear informes y construir paneles que impulsen las decisiones y fomenten la colaboración.

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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 de nivel principiante, aprenderás sobre el flujo de trabajo de análisis de datos en Google Cloud y las herramientas que puedes utilizar para explorar, analizar y visualizar datos, y compartir tus hallazgos con las partes interesadas. A través de un caso de estudio y labs prácticos, lecciones, cuestionarios y demostraciones, verás cómo limpiar conjuntos de datos sin procesar para generar visualizaciones y paneles más eficaces. Si ya trabajas con datos y quieres saber cómo tener éxito en Google Cloud, o si buscas avanzar en tu profesión, este curso te ayudará. Prácticamente cualquier persona que realice o use análisis de datos en el trabajo puede beneficiarse del curso.

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Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities. This course teaches you to use Generative AI App Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.

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A medida que aumenta el uso empresarial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, también crece la importancia de implementarlo responsablemente. El desafío para muchas personas es que hablar sobre la IA responsable puede ser más fácil que aplicarla. Si te interesa aprender cómo poner en funcionamiento la IA responsable en tu organización, este curso es para ti. En este curso, aprenderás cómo Google Cloud aplica estos principios en la actualidad, junto con las prácticas recomendadas y las lecciones aprendidas, para usarlos como marco de trabajo de modo que puedas crear tu propio enfoque de IA responsable.

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This Course is utilized to certify completion of The Skills Challenge at Next 2025.

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En este curso, se presentan los conceptos de la IA responsable y los principios de la IA. Se abordan técnicas para identificar de forma práctica la equidad y los sesgos, y mitigar los sesgos en las prácticas de IA/AA. Se exploran métodos y herramientas funcionales para implementar prácticas recomendadas de la IA responsable con productos de Google Cloud y herramientas de código abierto.

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En este curso, se presentan temas importantes relacionados con la privacidad y seguridad de la IA. Se exploran herramientas y métodos prácticos para implementar prácticas recomendadas de privacidad y seguridad de la IA a través del uso de productos de Google Cloud y herramientas de código abierto.

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En este curso, los profesionales del aprendizaje automático aprenderán a utilizar las herramientas, las técnicas y las prácticas recomendadas indispensables para evaluar los modelos de IA generativa y predictiva. La evaluación de modelos es una disciplina esencial para garantizar que los sistemas de AA arrojen resultados confiables, exactos y de alto rendimiento en la producción. Los participantes obtendrán información exhaustiva sobre diversas métricas y metodologías de evaluación, además de su aplicación adecuada en diferentes tipos de modelos y tareas. En este curso, se hará énfasis en los desafíos únicos que presentan los modelos de IA generativa y se ofrecerán estrategias para abordarlos de manera eficaz. Con la plataforma de Vertex AI de Google Cloud, los participantes aprenderán a implementar los procesos sólidos de evaluación para la selección, optimización y supervisión continua de modelos.

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En este curso, se presentan los conceptos de interpretabilidad y transparencia de la IA, así como se menciona la importancia de la transparencia de la IA para los ingenieros y desarrolladores. Se exploran métodos y herramientas funcionales para ayudar a lograr la interpretabilidad y transparencia en los modelos de IA y datos.

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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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El objetivo de este curso es equiparte con los conocimientos y las herramientas que necesitas para descubrir los desafíos únicos que enfrentan los equipos de MLOps cuando implementan y administran modelos de IA generativa, y explorar cómo Vertex AI fortalece a los equipos de IA para optimizar los procesos de MLOps y alcanzar el éxito en los proyectos 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.

Más información

En este curso, analizaremos los componentes y las prácticas recomendadas de la creación de sistemas de AA de alto rendimiento en entornos de producción. Veremos algunas de las consideraciones más comunes tras la creación de estos sistemas, p. ej., entrenamiento estático, entrenamiento dinámico, inferencia estática, inferencia dinámica, TensorFlow distribuido y TPU. Este curso se enfoca en explorar las características que conforman un buen sistema de AA más allá de su capacidad de realizar predicciones correctas.

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Este es el tercero de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, comenzarás por obtener una descripción general del recorrido basado en datos, desde la recopilación hasta las estadísticas. Aprenderás a usar SQL para transformar datos sin procesar en un formato utilizable. Luego, descubrirás cómo transformar altos volúmenes de datos con una canalización. Finalmente, obtendrás experiencia para aplicar estrategias de transformación a conjuntos de datos reales que te permitirán solucionar las necesidades empresariales.

Más información

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.

Más información

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.

Más información

Este es el segundo de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, explorarás cómo se estructuran y organizan los datos. Obtendrás experiencia práctica con la arquitectura de data lakehouse y los componentes de la nube, como BigQuery, Google Cloud Storage y Dataproc para almacenar, analizar y procesar conjuntos de datos grandes de forma eficiente.

Más información

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.

Más información

Este es el primero de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, aprenderás cómo se define el campo de análisis de datos en la nube y a describir los roles y responsabilidades de un analista de datos en la nube, que se relacionan con la adquisición, el almacenamiento, el procesamiento y la visualización de los datos. Explorarás la arquitectura de las herramientas basadas en Google Cloud (por ejemplo, BigQuery y Cloud Storage) y cómo se utilizan para estructurar y presentar datos, y realizar informes sobre ellos de manera eficaz.

Más información

Este curso es una introducción a Notebooks de Vertex AI, que son entornos basados en notebooks de Jupyter que proporcionan una plataforma unificada para todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático, desde la preparación de los datos hasta la implementación y supervisión de los modelos. Se abordan los siguientes temas: (1) Los diferentes tipos de Notebooks de Vertex AI y sus funciones y (2) cómo crear y administrar Notebooks de Vertex AI.

Más información

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.

Más información

Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudios para el examen de certificación de PMLE (Professional Machine Learning Engineer). Los estudiantes 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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