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Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Karol Woźniak

Miembro desde 2020

Liga de Plata

43949 puntos
Mitigating Security Vulnerabilities on Google Cloud - Español Earned sep 10, 2025 EDT
Networking in Google Cloud: Load Balancing - Español Earned sep 9, 2025 EDT
Redes en Google Cloud: Seguridad de redes Earned sep 8, 2025 EDT
Networking in Google Cloud: Fundamentals - Español Earned sep 8, 2025 EDT
Managing Security in Google Cloud - Español Earned sep 7, 2025 EDT
Privileged Access with IAM Earned sep 3, 2025 EDT
Networking in Google Cloud: Hybrid and Multicloud - Español Earned ago 26, 2025 EDT
Networking in Google Cloud: Network Architecture - Español Earned ago 25, 2025 EDT
Trabaja con Notebooks en Vertex AI Earned may 11, 2025 EDT
Guía de estudio para obtener la certificación de Ingeniero profesional de aprendizaje automático Earned feb 21, 2025 EST
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud Earned feb 21, 2025 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned feb 5, 2025 EST
Gemini para Cloud Architects Earned feb 5, 2025 EST
Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos Earned jun 8, 2024 EDT
Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations - Español Earned jun 2, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Español Earned dic 22, 2023 EST
Creación de flujos de procesamiento de datos por lotes en Google Cloud Earned dic 20, 2023 EST
Modernización de data lakes y almacenes de datos con Google Cloud Earned dic 19, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español Earned dic 18, 2023 EST
Understanding LookML in Looker Earned dic 9, 2023 EST
Preparación para el proceso de certificación Professional Data Engineer Earned nov 28, 2023 EST
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned nov 25, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - Español Earned nov 23, 2023 EST
Introducción a la IA responsable Earned nov 19, 2023 EST
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned nov 19, 2023 EST
Introducción a la IA generativa Earned sep 12, 2023 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure Earned ago 5, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned ago 1, 2023 EDT
Networking in Google Cloud: Routing and Addressing - Español Earned ago 1, 2023 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture Earned jun 27, 2023 EDT
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal Earned nov 14, 2022 EST
Desarrolla una cultura de SRE de Google Earned nov 13, 2022 EST
Security Best Practices in Google Cloud - Español Earned ago 17, 2022 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Fundamentos Earned mar 29, 2022 EDT
Kubernetes en Google Cloud Earned ene 2, 2022 EST

En este curso de capacitación de autoaprendizaje, los participantes aprenderán cuáles son las mitigaciones de los ataques a varios puntos de una infraestructura basada en Google Cloud, incluidos los ataques de denegación de servicio distribuido, los ataques de suplantación de identidad (phishing) y las amenazas relacionadas con la clasificación y el uso de contenido. También aprenderán sobre Security Command Center, los registros de auditoría y los registros de Cloud, y sobre el uso de Forseti para ver el cumplimiento general de las políticas de seguridad de tu organización.

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En este curso de capacitación, se amplían los conceptos que se abordaron en el curso Networking in Google Cloud: Fundamentals. A través de presentaciones, demostraciones y labs, los participantes pueden explorar e implementar Cloud Load Balancing.

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Te damos la bienvenida al cuarto curso de la serie Redes en Google Cloud. En este curso, profundizarás en los servicios para proteger tu infraestructura de red de Google Cloud. En el primer módulo, Protección contra ataques de denegación de servicio distribuido (DDoS), se explica cómo fortalecer tu red contra los ataques de denegación de servicio distribuido (DDoS) para garantizar la disponibilidad sin interrupciones de tus servicios. En el segundo módulo, Controla el acceso a redes de VPC, aprenderás sobre el control de acceso a redes, lo que te permitirá definir permisos relacionados con quiénes pueden acceder a tus recursos y cómo. Por último, en el tercer módulo, Análisis y supervisión de seguridad avanzados, exploraremos cómo detectar posibles amenazas y responder a ellas de forma proactiva para mantener un entorno de Google Cloud seguro y resiliente. Al final de este curso, tendrás un conocimiento exhaustivo de la seguridad de redes de Google Cloud.

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Networking in Google Cloud es una serie de cursos de 6 partes. Te damos la bienvenida al primero de nuestra serie de seis cursos, Networking in Google Cloud: Fundamentals.  En este curso, se ofrece una descripción general completa de los conceptos de redes esenciales, incluidos los aspectos básicos de las redes, las nubes privadas virtuales (VPC) y el uso compartido de redes de VPC. Además, en el curso se abordan las técnicas de registro y supervisión de red. 

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Este curso de capacitación de autoaprendizaje brinda a los participantes conocimientos generales de los controles y las técnicas de seguridad en Google Cloud. A través de clases grabadas, demostraciones y labs prácticos, los participantes exploran y también implementan los componentes de una solución de Google Cloud segura, incluidos Cloud Identity, Resource Manager, Cloud IAM, firewalls de nube privada virtual, Cloud Load Balancing, intercambio de tráfico de Cloud, Cloud Interconnect y Controles del servicio de VPC. Este es el primer curso de la serie Seguridad en Google Cloud. Después de completarlo, inscríbete en el curso Security Best Practices in Google Cloud.

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Complete the intermediate Privileged Access with IAM skill badge to demonstrate skills in the following: custom roles using Identity and Access Management (IAM), the principle of least privilege, Just-in-Time (JIT) temporary elevated access, and security for web applications using Identity-Aware Proxy (IAP).

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Te damos la bienvenida al sexto curso de nuestra serie Networking in Google Cloud: Hybrid and Multicloud. En el primer módulo, explicaremos múltiples opciones de conectividad de Cloud con un análisis en profundidad de Cloud Interconnect, en el que exploraremos sus diferentes tipos y funcionalidades. En el segundo módulo, abordaremos Cloud VPN, conoceremos su implementación de topologías de VPN de alta disponibilidad y el Network Connectivity Center, o NCC, para optimizar la administración. Al final del curso, podrás explicar las diferentes opciones de conectividad disponibles para ampliar tus redes locales y en la nube a Google Cloud, y analizar la idoneidad de diferentes servicios de conectividad híbridos y en múltiples nubes de Google Cloud para casos de uso específicos. Empecemos.

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Te damos la bienvenida al tercer curso de la serie "Networking in Google Cloud": Network Architecture. En este curso, explorarás los conceptos básicos para diseñar arquitecturas de red eficientes y escalables en Google Cloud. En el primer módulo, Introducción a la arquitectura de red, te presentaremos los componentes y conceptos fundamentales de la arquitectura de red, entre los que se incluyen las subredes, las rutas, los firewalls y el balanceo de cargas. En el segundo módulo, Topologías de red, exploraremos varias de las topologías de red que se suelen usar en Google Cloud y veremos sus fortalezas y debilidades.

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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.

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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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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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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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En este curso, aprenderás cómo Gemini, un colaborador de Google Cloud potenciado por IA generativa, ayuda a los administradores a aprovisionar infraestructuras. Descubrirás cómo darle instrucciones a Gemini para que explique infraestructuras, implemente clústeres de GKE y actualice la infraestructura existente. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora el flujo de trabajo de implementación de GKE. Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.

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Welcome to Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos! This is the first course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos path. Anthos enables you to build and manage modern applications, and gives you the freedom to choose where to run them. Anthos gives you one consistent experience in both your on-premises and cloud environments. During this course, you will be presented with modules that will take you through skills that you will use as an architect or administrator running Anthos environments. The modules in this course include videos, hands-on labs, and links to helpful documentation.

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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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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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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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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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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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In this quest, you will get hands-on experience with LookML in Looker. You will learn how to write LookML code to create new dimensions and measures, create derived tables and join them to Explores, filter Explores, and define caching policies in LookML.

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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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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

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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 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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In this course you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.

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Data Catalog es un servicio de administración de metadatos completamente administrado y escalable que permite a las organizaciones descubrir, comprender y administrar todos sus datos con rapidez.En esta Quest, comenzará por aprender actividades básicas como buscar y etiquetar recursos de datos y metadatos con Data Catalog. Una vez que aprenda a crear sus propias plantillas de etiquetado que se mapeen a datos de tablas de BigQuery, descubrirá cómo incorporar MySQL, PostgreSQL y SQL Server a conectores de Data Catalog.

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Te damos la bienvenida al segundo curso de la serie Networking in Google Cloud: Routing and Addressing. En este curso, cubriremos los conceptos centrales del enrutamiento y el direccionamiento, que son importantes para las funciones de redes de Google Cloud. En el módulo uno, se explorarán el enrutamiento y el direccionamiento de redes en Google Cloud revisando varios componentes básicos, como el enrutamiento de IPv4, la inclusión de tus propias direcciones IP y cómo configurar Cloud DNS. En el módulo dos, veremos las opciones de conexión privada explorando casos de uso y métodos para acceder a Google y otros servicios de forma privada con direcciones IP internas. Al final del curso, comprenderás cómo enrutar y direccionar con eficacia tu tráfico de red en Google Cloud.

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Esta Quest de nivel básico es única entre las demás ofertas de Qwiklabs. Los labs se seleccionaron para brindar a los profesionales de TI experiencia práctica en temas y servicios que aparecen en la certificación Associate Cloud Engineer de Google Cloud Certified. Desde IAM hasta herramientas de redes y la implementación de Kubernetes Engine, esta Quest se compone de labs específicos que pondrán a prueba sus conocimientos de GCP. Tenga en cuenta que, si bien realizar estos labs le permitirá aumentar sus habilidades y capacidades, le recomendamos que además consulte la guía del examen y otros recursos de preparación disponibles.

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Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal 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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En muchas organizaciones de TI, los incentivos no se alinean con los desarrolladores, que buscan agilidad, y los operadores, que se enfocan en la estabilidad. La ingeniería de confiabilidad de sitios (SRE) es el enfoque que usa Google para alinear los incentivos entre los equipos de desarrollo y operaciones, y brindar asistencia en la producción de servicios fundamentales. Adoptar las prácticas técnicas y culturales de la SRE puede ayudar a mejorar la colaboración entre las empresas y sus departamentos de TI. En este curso se presentan las prácticas clave de la SRE de Google y la función importante que tienen los líderes empresariales y de TI en el éxito de la adopción organizacional de este enfoque.

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Este curso de capacitación de autoaprendizaje brinda a los participantes conocimientos generales de los controles y las técnicas de seguridad en Google Cloud. Mediante conferencias, demostraciones y labs prácticos grabados, los participantes exploran y, luego, implementan los componentes de una solución segura de Google Cloud, incluidas tecnologías de control de acceso de Cloud Storage, llaves de seguridad, Claves de encriptación proporcionadas por el cliente, controles de acceso a la API, alcance, VMs protegidas, encriptación y URLs firmadas. También se aborda la protección de entornos de Kubernetes.

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Este curso corresponde a la 1ª parte de una serie de 3 cursos llamada Procesamiento de datos sin servidores con 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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Kubernetes es el sistema para la organización de contenedores más popular, y Google Kubernetes Engine se diseñó específicamente para admitir implementaciones de Kubernetes administradas en Google Cloud. En este curso de nivel avanzado, adquirirás experiencia práctica en la configuración de imágenes y contenedores de Docker, así como en la implementación de aplicaciones completas de Kubernetes Engine. También aprenderás las habilidades prácticas necesarias para integrar la organización de contenedores en tu propio flujo de trabajo. ¿Buscas un lab de desafío práctico para demostrar tus habilidades y validar tus conocimientos? Cuando termines este curso, completa el lab de desafío adicional que encontrarás al final del curso Implementa aplicaciones de Kubernetes en Google Cloud para recibir una insignia digital exclusiva de Google Cloud.

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