Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud
Earned nov 25, 2023 EST
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Español
Earned nov 19, 2023 EST
Cloud Functions: 3 Ways
Earned nov 19, 2023 EST
BigQuery Fundamentals for Redshift Professionals
Earned oct 14, 2023 EDT
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud
Earned oct 8, 2023 EDT
Optimize Costs for Google Kubernetes Engine
Earned oct 7, 2023 EDT
Ensure Access & Identity in Google Cloud
Earned sep 23, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned sep 17, 2023 EDT
Logging and Monitoring in Google Cloud - Español
Earned sep 16, 2023 EDT
Generative AI Explorer - Vertex AI
Earned sep 2, 2023 EDT
Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process - Español
Earned ago 26, 2023 EDT
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Español
Earned ago 26, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Español
Earned jun 27, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Español
Earned jun 14, 2023 EDT
Introduction to Generative AI Studio - Español
Earned jun 9, 2023 EDT
Create Image Captioning Models - Español
Earned jun 9, 2023 EDT
Transformer Models and BERT Model - Español
Earned jun 9, 2023 EDT
Attention Mechanism - Español
Earned jun 9, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture - Español
Earned jun 8, 2023 EDT
Introduction to Image Generation - Español
Earned jun 8, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Español
Earned jun 8, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Español
Earned jun 8, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Español
Earned jun 8, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Español
Earned jun 8, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations - Español
Earned jun 1, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Español
Earned may 31, 2023 EDT
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud - Español
Earned may 27, 2023 EDT
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Español
Earned may 26, 2023 EDT
Preparing for Your Professional Data Engineer Journey - Español
Earned may 25, 2023 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Español
Earned may 24, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned may 23, 2023 EDT
Build Google Cloud Infrastructure for AWS Professionals
Earned may 21, 2023 EDT
Deploy and Monitor in Google Cloud for AWS Professionals
Earned may 21, 2023 EDT
Google Cloud Storage and Containers for AWS Professionals
Earned may 21, 2023 EDT
Google Cloud Compute and Scalability for AWS Professionals
Earned may 20, 2023 EDT
Google Cloud IAM and Networking for AWS Professionals
Earned may 19, 2023 EDT
Los macrodatos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son temas informáticos populares en la actualidad; sin embargo, estos campos son muy especializados y es difícil conseguir material básico. Afortunadamente, GCP ofrece servicios fáciles de usar en estas áreas y Qwiklabs le proporciona esta Quest de nivel básico para que pueda dar sus primeros pasos con herramientas como BigQuery, API de Cloud Speech y Cloud ML Engine. 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 cada lab.
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Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure presenta conceptos y terminología importantes para trabajar con Google Cloud. Mediante videos y labs prácticos, en este curso se presentan y comparan muchos de los servicios de procesamiento y almacenamiento de Google Cloud, junto con importantes recursos y herramientas de administración de políticas.
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Earn a skill badge by completing the Cloud Functions: 3 Ways course, where you learn how to use Cloud Functions (including 2nd gen) through the Google Cloud console and on the command line. 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 digital badge that you can share with your network.
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This course covers BigQuery fundamentals for professionals who are familiar with SQL-based cloud data warehouses in Redshift and want to begin working in BigQuery. Through interactive lecture content and hands-on labs, you learn how to provision resources, create and share data assets, ingest data, and optimize query performance in BigQuery. Drawing upon your knowledge of Redshift, you also learn about similarities and differences between Redshift and BigQuery to help you get started with data warehouses in BigQuery. After this course, you can continue your BigQuery journey by completing the skill badge quest titled Build and Optimize Data Warehouses with BigQuery.
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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 intermediate Optimize Costs for Google Kubernetes Engine skill badge to demonstrate skills in the following: creating and managing multi-tenant clusters, monitoring resource usage by namespace, configuring cluster and pod autoscaling for efficiency, setting up load balancing for optimal resource distribution, and implementing liveness and readiness probes to ensure application health and cost-effectiveness. 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 course and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
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La seguridad es una función intransigente de los servicios de Google Cloud, y Google Cloud desarrolló herramientas específicas para garantizar identidad y seguridad en sus proyectos. En esta Quest de nivel básico, adquirirá experiencia práctica en el servicio de Administración de identidades y accesos (IAM) de Google Cloud, que es el recurso para administrar cuentas de usuario y de máquina virtual. Adquirirá experiencia en seguridad de red mediante el aprovisionamiento de VPC y VPN, y aprenderá qué herramientas están disponibles para protegerse contra amenazas de seguridad y pérdida de datos.
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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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En este curso, se enseñan a los participantes técnicas para supervisar y mejorar el rendimiento de la infraestructura y las aplicaciones en Google Cloud.
Con una combinación de presentaciones, demostraciones, labs prácticos y
casos de éxito del mundo real, los asistentes adquieren experiencia para supervisar la pila completa, administrar y analizar registros en tiempo real, depurar código en producción, hacer un seguimiento de los cuellos de botella en el rendimiento de las aplicaciones y crear perfiles de uso de CPU y memoria.
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The Generative AI Explorer - Vertex Quest is a collection of labs on how to use Generative AI on Google Cloud. Through the labs, you will learn about how to use the models in the Vertex AI PaLM API family, including text-bison, chat-bison, and textembedding-gecko. You will also learn about prompt design, best practices, and how it can be used for ideation, text classification, text extraction, text summarization, and more. You will also learn how to tune a foundation model by training it via Vertex AI custom training and deploy it to a Vertex AI endpoint.
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En este curso, los alumnos aprenderán a crear soluciones altamente confiables y eficientes en Google Cloud mediante patrones de diseño comprobados. Es la continuación de los cursos Architecting with Google Compute Engine o Architecting with Google Kubernetes Engine. Se presupone que los equipos tienen experiencia práctica con las tecnologías que se abordan en cualquiera de esos cursos. Mediante una serie de presentaciones, actividades de diseño y labs prácticos, los participantes aprenderán a definir y equilibrar los requisitos comerciales y técnicos para diseñar implementaciones de Google Cloud altamente confiables y disponibles, así como seguras y rentables.
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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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El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar la calidad de los datos y cómo realizar análisis exploratorios de datos. Describimos Vertex AI AutoML y cómo compilar, entrenar y, luego, implementar un modelo de AA sin escribir ni una sola línea de código Conocerá 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, se presenta Generative AI Studio, un producto de Vertex AI que te ayuda a crear prototipos de modelos de IA generativa y a personalizarlos para que puedas usar sus capacidades en tus aplicaciones. En el curso verás demostraciones del producto Generative AI Studio para conocerlo y descubrir cómo usar sus funciones y opciones. Una vez que finalices, accederás al lab práctico en el que podrás aplicar lo que aprendiste y realizarás un cuestionario para poner a prueba tus conocimientos.
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En este curso, se te enseña a crear un modelo de generación de leyendas de imágenes con el aprendizaje profundo. Aprenderás sobre los distintos componentes de los modelos de generación de leyendas de imágenes, como el codificador y el decodificador, y cómo entrenar y evaluar tu modelo. Al final del curso, podrás crear tus propios modelos y usarlos para generar leyendas de imágenes.
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En este curso, se presentan la arquitectura de transformadores y el modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de transformadores, como el mecanismo de autoatención, y cómo se usa para crear el modelo BERT. También aprenderás sobre las diferentes tareas para las que puede usarse BERT, como la clasificación de texto, la respuesta de preguntas y la inferencia de lenguaje natural. Tardarás aproximadamente 45 minutos en completar este curso.
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Este curso es una introducción al mecanismo de atención, una potente técnica que permite a las redes neuronales enfocarse en partes específicas de una secuencia de entrada. Sabrás cómo funciona la atención y cómo puede utilizarse para mejorar el rendimiento de diversas tareas de aprendizaje automático, como la traducción automática, el resumen de textos y la respuesta a preguntas.
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En este curso, se brinda un resumen de la arquitectura de codificador-decodificador, una arquitectura de aprendizaje automático importante y potente para realizar tareas de secuencia por secuencia, como las de traducción automática, resúmenes de texto y respuestas a preguntas. Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de codificador-decodificador y cómo entrenar y entregar estos modelos. En la explicación del lab, programarás una implementación sencilla de la arquitectura de codificador-decodificador en TensorFlow para generar poemas desde un comienzo.
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En este curso, se presenta una introducción a los modelos de difusión: una familia de modelos de aprendizaje automático que demostraron ser muy prometedores en el área de la generación de imágenes. Los modelos de difusión se inspiran en la física, específicamente, en la termodinámica. En los últimos años, los modelos de difusión se han vuelto populares tanto en investigaciones como en la industria. Los modelos de difusión respaldan muchos de los modelos de generación de imágenes y herramientas vanguardistas de Google Cloud. En este curso, se presenta la teoría detrás de los modelos de difusión y cómo entrenarlos y, luego, implementarlos en Vertex AI.
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Completa los cursos Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models e Introduction to Responsible AI para obtener una insignia de habilidad. Aprueba el cuestionario final para demostrar que entiendes los conceptos básicos sobre la IA generativa.
Una insignia de habilidad es una insignia digital que emite Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma. Para compartir tu insignia de habilidad, establece tu perfil como público y agrega la insignia a tu perfil de redes sociales.
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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 extensos (LLM), sus casos de uso y cómo se puede utilizar el ajuste de los mensajes 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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Este curso corresponde a la 1ª parte de una serie de 3 cursos llamada Serverless Data Processing with Dataflow. Para comenzar, en el primer curso haremos un repaso de qué es Apache Beam y cómo se relaciona con Dataflow. Luego, hablaremos sobre la visión de Apache Beam y los beneficios que ofrece su framework de portabilidad. Dicho framework hace posible que un desarrollador pueda usar su lenguaje de programación favorito con su backend de ejecución preferido. Después, le mostraremos cómo Dataflow le permite separar el procesamiento y el almacenamiento y, a la vez, ahorrar dinero. También le explicaremos cómo las herramientas de identidad, acceso y administración interactúan con sus canalizaciones de Dataflow. Por último, veremos cómo implementar el modelo de seguridad adecuado en Dataflow según su caso de uso.
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La incorporación del aprendizaje automático en las canalizaciones de datos aumenta la capacidad de las empresas para extraer estadísticas de sus datos. En este curso, veremos numerosas formas de incluir el aprendizaje automático en las canalizaciones de datos de Google Cloud según el nivel de personalización que se necesite. 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 Kubeflow. Los estudiantes obtendrán experiencia práctica en la creación de modelos de aprendizaje automático en Google Cloud con Qwiklabs.
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El procesamiento de datos de transmisión es cada vez más popular, puesto que permite a las empresas obtener métricas en tiempo real sobre las operaciones comerciales. Este curso aborda cómo crear canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud. Pub/Sub se describe para manejar los datos de transmisión entrantes. El curso también aborda cómo aplicar agregaciones y transformaciones a los datos de transmisión con Dataflow y cómo almacenar los registros procesados en BigQuery o Cloud Bigtable para analizarlos. Los estudiantes obtendrán experiencia práctica en la compilación de componentes de canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud con Qwiklabs.
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Las canalizaciones de datos suelen realizarse según uno de los siguientes 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, gráficos de canalización en Cloud Data Fusion y procesamiento de datos sin servidores en Dataflow. Los alumnos obtendrán experiencia práctica en la compilación de componentes de canalizaciones de datos en Google Cloud con Qwiklabs.
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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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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 Data Engineering on Google Cloud. Después de completar este curso, inscríbase en Building Batch Data Pipelines on Google Cloud.
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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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Earn a skill badge by completing the Build Google Cloud Infrastructure for AWS Professionals course, where you learn how to configure IAM permission, orchestrate workloads using Kubernetes, host a web application using compute engine, and configure load balancing. 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 digital badge that you can share with your network.
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This is the fourth course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge. It compares Google Cloud and AWS solutions and guides professionals on their use.
This course focuses on deploying and monitoring applications in Google Cloud. The learners apply the knowledge of monitoring and application deployment processes in AWS to explore the differences with Google Cloud. Learners get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.
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This is the third course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge, and it compares Google Cloud and AWS solutions and guides professionals on their use.
This course focuses on Storage Options and containers in Google Cloud. The learners apply the knowledge of storage and containers in AWS to explore the similarities and differences with storage and containers in Google Cloud. Learners get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.
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This is the second course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge. It aims to compare Google Cloud and AWS solutions and guide professionals on their use.
This course focuses on compute resources and load balancing in Google Cloud. The learner will apply the knowledge of using virtual machines and load balancers in AWS to explore the similarities and differences with configuring and managing compute resources and load balancers in Google Cloud. Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.
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This is the first course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge, and it compares Google Cloud and AWS solutions and guides professionals on their use.
This course focuses on Identity and Access Management (IAM) and networking in Google Cloud. The learners apply the knowledge of access management and networking in AWS to explore the similarities and differences with access management and networking in Google Cloud. Learners get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.
Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud
Earned nov 25, 2023 EST
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Español
Earned nov 19, 2023 EST
Cloud Functions: 3 Ways
Earned nov 19, 2023 EST
BigQuery Fundamentals for Redshift Professionals
Earned oct 14, 2023 EDT
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud
Earned oct 8, 2023 EDT
Optimize Costs for Google Kubernetes Engine
Earned oct 7, 2023 EDT
Ensure Access & Identity in Google Cloud
Earned sep 23, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned sep 17, 2023 EDT
Logging and Monitoring in Google Cloud - Español
Earned sep 16, 2023 EDT
Generative AI Explorer - Vertex AI
Earned sep 2, 2023 EDT
Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process - Español
Earned ago 26, 2023 EDT
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Español
Earned ago 26, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Español
Earned jun 27, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Español
Earned jun 14, 2023 EDT
Introduction to Generative AI Studio - Español
Earned jun 9, 2023 EDT
Create Image Captioning Models - Español
Earned jun 9, 2023 EDT
Transformer Models and BERT Model - Español
Earned jun 9, 2023 EDT
Attention Mechanism - Español
Earned jun 9, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture - Español
Earned jun 8, 2023 EDT
Introduction to Image Generation - Español
Earned jun 8, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Español
Earned jun 8, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Español
Earned jun 8, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Español
Earned jun 8, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Español
Earned jun 8, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations - Español
Earned jun 1, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Español
Earned may 31, 2023 EDT
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud - Español
Earned may 27, 2023 EDT
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Español
Earned may 26, 2023 EDT
Preparing for Your Professional Data Engineer Journey - Español
Earned may 25, 2023 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Español
Earned may 24, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned may 23, 2023 EDT
Build Google Cloud Infrastructure for AWS Professionals
Earned may 21, 2023 EDT
Deploy and Monitor in Google Cloud for AWS Professionals
Earned may 21, 2023 EDT
Google Cloud Storage and Containers for AWS Professionals
Earned may 21, 2023 EDT
Google Cloud Compute and Scalability for AWS Professionals
Earned may 20, 2023 EDT
Google Cloud IAM and Networking for AWS Professionals
Earned may 19, 2023 EDT