Insights from Data with BigQuery
Earned jun 10, 2021 EDT
Serverless Firebase Development
Earned jun 9, 2021 EDT
Build a Website on Google Cloud
Earned jun 9, 2021 EDT
Deploy to Kubernetes in Google Cloud
Earned jun 9, 2021 EDT
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud
Earned jun 7, 2021 EDT
Implement Load Balancing on Compute Engine
Earned jun 7, 2021 EDT
Integrate with Machine Learning APIs
Earned jun 7, 2021 EDT
API de aprendizaje automático
Earned jun 7, 2021 EDT
BigQuery for Machine Learning
Earned jun 6, 2021 EDT
Google Cloud Run Serverless Workshop
Earned jun 6, 2021 EDT
Serverless Cloud Run Development
Earned jun 6, 2021 EDT
Anthos Service Mesh
Earned jun 6, 2021 EDT
BigQuery for Machine Learning
Earned jun 6, 2021 EDT
Google Cloud Essentials
Earned jun 6, 2021 EDT
¿Desea ampliar sus esfuerzos de análisis de datos sin administrar el hardware de la base de datos? Conozca las mejores prácticas para consultar y obtener información de su almacén de datos con esta serie interactiva de laboratorios BigQuery. BigQuery es totalmente administrado por Google, NoOps, base de datos analíticos de bajo costo. Con BigQuery puedes consultar terabytes y terabytes de datos sin tener ninguna infraestructura para administrar o necesitar un administrador de base de datos. BigQuery usa SQL y puede aprovechar el modelo de pago por uso. BigQuery permite centrarse en analizar los datos para encontrar ideas significativas. Complete esta misión, incluido el laboratorio de desafío al final, para recibir una insignia digital exclusiva de Google Cloud.
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Pet Theory, la cadena de clínicas veterinarias que fundó Lily hace doce años, se expandió con rapidez. En la actualidad, enfrenta algunos problemas: su sistema de programación de turnos no puede manejar el incremento de la carga, el envío por correo electrónico y mensajes de texto de los resultados de laboratorio a los clientes no es confiable, y los veterinarios pasan más tiempo con las empresas aseguradoras que con sus pacientes. Lily desea compilar un sistema basado en la nube que tenga un mejor escalamiento que la solución heredada y que no requiera demasiado mantenimiento continuo. El equipo optó por la tecnología sin servidores. En todos los labs de la Quest Google Cloud Run Serverless, se presentará un caso comercial ficticio para que usted ayude a los personajes a implementar una solución sin servidores. Realice esta Quest, incluido el Lab de desafío que se encuentra al final, para recibir una insignia digital exclusiva de Google Cloud. En el Lab de desafío, no se proporcionan …
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En esta misión, aprenderá sobre los cuatro tipos de arquitecturas de sitios web disponibles en Google Cloud para garantizar que su sitio web esté disponible y sea escalable. Complete esta misión, incluido el laboratorio de desafíos al final, para recibir una insignia digital exclusiva de Google Cloud. El laboratorio de desafíos no proporciona pasos prescriptivos, sino que requiere la creación de soluciones con una orientación mínima y pondrá a prueba sus habilidades tecnológicas de Google Cloud. Esta misión se basa en la serie de videos Get Cooking in Cloud.
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Kubernetes es el sistema de organización de contenedores más popular, y Google Kubernetes Engine se diseñó específicamente para admitir implementaciones de Kubernetes administradas en Google Cloud. En esta Quest de nivel avanzado, adquirirá experiencia práctica en la configuración de imágenes y contenedores de Docker, así como en la implementación de aplicaciones completas de Kubernetes Engine. En esta Quest, se le enseñarán las habilidades prácticas necesarias para integrar la organización de contenedores a su propio flujo de trabajo. Completa esta búsqueda, incluido el laboratorio de desafío al final, para recibir una insignia digital exclusiva de Google Cloud.
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Si es un desarrollador principiante de soluciones en la nube que busca adquirir experiencia práctica además de la que le proporciona Getting Started - Create and Manage Cloud Resources, esta Quest es ideal para usted. Los labs que se integran a Cloud Storage y otros servicios de aplicaciones clave como Stackdriver y Cloud Functions le permitirán lograrlo. Si realiza esta Quest, desarrollará habilidades valiosas que pueden aplicarse a cualquier iniciativa de GCP. Completa esta búsqueda, incluido el laboratorio de desafío al final, para recibir una insignia digital exclusiva de Google Cloud. En los videos de 1 minuto, se le explicarán los conceptos clave de estos labs.
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Complete the introductory Implement Load Balancing on Compute Engine skill badge to demonstrate skills in the following: writing gcloud commands and using Cloud Shell, creating and deploying virtual machines in Compute Engine, and configuring network and HTTP load balancers. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
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No es ningún secreto que, en el ámbito de la tecnología, el aprendizaje automático es uno de los campos de mayor crecimiento, y Google Cloud tuvo un papel decisivo como impulsor de su desarrollo. Google Cloud cuenta con una amplia gama de API que le permite ofrecer herramientas para casi cualquier trabajo de aprendizaje automático. En esta Quest de nivel avanzado, adquirirá experiencia práctica en las API de aprendizaje automático. Para ello, completará labs como, por ejemplo, Detecte etiquetas, rostros y puntos de referencia en las imágenes con la API de Cloud Vision. Realice esta Quest, incluido el Lab de desafío que se encuentra al final, para recibir una insignia digital exclusiva de Google Cloud. En el Lab de desafío, no se proporcionan pasos prescriptivos, sino que se requiere el desarrollo de soluciones con un nivel mínimo de orientación y se ponen a prueba sus habilidades con la tecnología de Google Cloud. Realice el Lab de desafío adicional que se incluye al final de la Quest …
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No es ningún secreto que el aprendizaje automático es uno de los campos de mayor crecimiento en tecnología, y Google Cloud Platform desempeñó un papel decisivo como impulsor de su desarrollo. Con una gran cantidad de API, GCP cuenta con una herramienta para casi cualquier trabajo de aprendizaje automático. En esta Quest de nivel avanzado, adquirirá experiencia práctica en las API de aprendizaje automático cuando complete los labs Cómo implementar un chatbot de IA con Dialogflow y Cómo detectar etiquetas, rostros y puntos de referencia en imágenes con la API de Cloud Vision, entre otros.
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¿Quiere aprender a usar el aprendizaje automático, a familiarizarse con él y a compilar modelos en minutos, en lugar de pasar horas utilizando únicamente SQL? BigQuery Machine Learning es una nueva función de BigQuery en la que los analistas de datos pueden crear, entrenar, evaluar y predecir con modelos de aprendizaje automático y codificación mínima. En esta serie de labs, experimentará con diferentes tipos de modelos y aprenderá cuáles son las características de un buen modelo.
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Twelve years ago Lily started the Pet Theory chain of veterinary clinics, and has been expanding rapidly. Now, Pet Theory is experiencing some growing pains: their appointment scheduling system is not able to handle the increased load, customers aren't receiving lab results reliably through email and text, and veteranerians are spending more time with insurance companies than with their patients. Lily wants to build a cloud-based system that scales better than the legacy solution and doesn't require lots of ongoing maintenance. The team has decided to go with serverless technology. For the labs in the Google Cloud Run Serverless Quest, you will read through a fictitious business scenario in each lab and assist the characters in implementing a serverless solution. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google…
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Pet Theory, la cadena de clínicas veterinarias que fundó Lily hace doce años, se expandió con rapidez. En la actualidad, enfrenta algunos problemas: su sistema de programación de turnos no puede manejar el incremento de la carga, el envío por correo electrónico y mensajes de texto de los resultados de laboratorio a los clientes no es confiable, y los veterinarios pasan más tiempo con las empresas aseguradoras que con sus pacientes. Lily desea compilar un sistema basado en la nube que tenga un mejor escalamiento que la solución heredada y que no requiera demasiado mantenimiento continuo. El equipo optó por la tecnología sin servidores. En todos los labs de la Quest Google Cloud Run Serverless, se presentará un caso comercial ficticio para que usted ayude a los personajes a implementar una solución sin servidores. Realice esta Quest, incluido el Lab de desafío que se encuentra al final, para recibir una insignia digital exclusiva de Google Cloud. En el Lab de desafío, no se proporcionan …
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This intermediate-level quest is unique among Qwiklabs quests. These labs have been curated to give operators hands-on practice with Anthos—a new, open application modernization platform on Google Cloud. Anthos enables you to build and manage modern hybrid applications. Tasks include: installing service mesh, collecting telemetry, and securing your microservices with service mesh policies. This quest is composed of labs targeted to teach you everything you need to know to introduce service mesh, and Anthos, into your next hybrid cloud project.
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¿Quiere aprender a usar el aprendizaje automático, a familiarizarse con él y a compilar modelos en minutos, en lugar de pasar horas utilizando únicamente SQL? BigQuery Machine Learning es una nueva función de BigQuery en la que los analistas de datos pueden crear, entrenar, evaluar y predecir con modelos de aprendizaje automático y codificación mínima. En esta serie de labs, experimentará con diferentes tipos de modelos y aprenderá cuáles son las características de un buen modelo.
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En esta Quest de nivel básico, adquirirá experiencia práctica en las herramientas y los servicios fundamentales de Google Cloud Platform. GCP Essentials es la primera Quest recomendada para el estudiante de Google Cloud. Ingresará con poco o ningún conocimiento previo sobre la nube, y saldrá con experiencia práctica que podrá aplicar a su primer proyecto de GCP. Desde la escritura de comandos de Cloud Shell y la implementación de su primera máquina virtual hasta la ejecución de aplicaciones en Kubernetes Engine o mediante el balanceo de cargas, GCP Essentials es una excelente introducción a las funciones básicas de la plataforma. En los videos de 1 minuto, se le explicarán los conceptos clave de cada lab.
Insights from Data with BigQuery
Earned jun 10, 2021 EDT
Serverless Firebase Development
Earned jun 9, 2021 EDT
Build a Website on Google Cloud
Earned jun 9, 2021 EDT
Deploy to Kubernetes in Google Cloud
Earned jun 9, 2021 EDT
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud
Earned jun 7, 2021 EDT
Implement Load Balancing on Compute Engine
Earned jun 7, 2021 EDT
Integrate with Machine Learning APIs
Earned jun 7, 2021 EDT
API de aprendizaje automático
Earned jun 7, 2021 EDT
BigQuery for Machine Learning
Earned jun 6, 2021 EDT
Google Cloud Run Serverless Workshop
Earned jun 6, 2021 EDT
Serverless Cloud Run Development
Earned jun 6, 2021 EDT
Anthos Service Mesh
Earned jun 6, 2021 EDT
BigQuery for Machine Learning
Earned jun 6, 2021 EDT
Google Cloud Essentials
Earned jun 6, 2021 EDT