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Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Boban Živojinović

Miembro desde 2020

Liga de Plata

3400 puntos
How Google Does Machine Learning - Español Earned feb 16, 2023 EST
Launching into Machine Learning - Español Earned feb 12, 2023 EST
Perform Predictive Data Analysis in BigQuery Earned feb 12, 2023 EST
Modernización de data lakes y almacenes de datos con Google Cloud Earned feb 10, 2023 EST
Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery Earned feb 5, 2023 EST
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications Earned feb 5, 2023 EST
Crea modelos de AA con BigQuery ML Earned feb 5, 2023 EST
Optimize Your Google Cloud Costs Earned feb 5, 2023 EST
Managing Change when Moving to Google Cloud Earned feb 3, 2023 EST
BigQuery para el aprendizaje automático Earned ene 14, 2023 EST
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - Español Earned dic 4, 2022 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español Earned dic 4, 2022 EST
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Español Earned nov 14, 2022 EST
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Español Earned nov 6, 2022 EST
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Español Earned nov 5, 2022 EDT

¿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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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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Complete the intermediate Perform Predictive Data Analysis in BigQuery skill badge course to demonstrate skills in the following: creating datasets in BigQuery by importing CSV and JSON files; harnessing the power of BigQuery with sophisticated SQL analytical concepts, including using BigQuery ML to train an expected goals model on soccer event data and evaluate the impressiveness of World Cup goals.

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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 del curso Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: escribir consultas en SQL, consultar tablas públicas, cargar datos de muestra en BigQuery, solucionar problemas de errores de sintaxis habituales con el validador de consultas en BigQuery y crear informes en Looker Studio con la conexión a datos de BigQuery.

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In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.

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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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Esta es la segunda Quest de una serie de dos partes sobre los conceptos básicos de la administración de costos y facturación de GCP. Está destinada principalmente a personas que trabajen en Finanzas o TI, y que estén a cargo de optimizar la infraestructura de nube de sus organizaciones. Aquí aprenderá distintas maneras de controlar y optimizar los costos de GCP, lo que incluye cómo establecer presupuestos y alertas, administrar límites de cuota y aprovechar los descuentos por compromiso de uso. En los labs prácticos, podrá practicar con distintas herramientas para controlar y optimizar los costos de GCP, o bien convencer a los equipos encargados de la tecnología de emplear las prácticas recomendadas sobre optimización de costos.

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Moving to the cloud creates numerous opportunities to start working in a new way and it empowers the workforce to better collaborate and innovate. But it’s also a big change. Sometimes the success of the change hinges not on the change itself, but on how it’s managed. This course will help people managers to understand some of the key challenges associated with cloud adoption, and provide them with a verified in-the-field framework that will assist them in supporting their teams on the change journey. By addressing the human factor of moving to the cloud, organizations increase their chances of realizing business objectives and investing in their future talent.

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¿Quieres compilar modelos de AA en minutos en lugar de horas utilizando únicamente SQL? BigQuery ML democratiza el aprendizaje automático, ya que permite que los analistas de datos creen, entrenen, evalúen y realicen predicciones con modelos de aprendizaje automático a través de herramientas y habilidades de SQL existentes. En esta serie de labs, experimentarás con diferentes tipos de modelos y aprenderás cuáles son las características de un buen modelo.

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En este curso, definimos qué es el aprendizaje automático y cómo puede beneficiar a tu negocio. Verás algunas demostraciones de AA en acción y aprenderás términos clave de AA, como instancias, atributos y etiquetas. En los labs interactivos, practicarás la invocación de las APIs de AA previamente entrenadas que están disponibles y crearás tus propios modelos de aprendizaje automático con solo SQL y BigQuery ML.

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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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El tercer curso de esta serie es Achieving Advanced Insights with BigQuery. En este curso, aumentarás tu conocimiento de SQL a medida que profundizamos en funciones avanzadas y cómo desglosar una consulta compleja en pasos más sencillos. Abordaremos la arquitectura interna de BigQuery (almacenamiento fragmentado basado en columnas) y temas avanzados de SQL, como los campos anidados y repetidos a través del uso de arrays y structs. Finalmente, profundizaremos en la optimización de tus consultas para mejorar el rendimiento y cómo puedes proteger tus datos con vistas autorizadas. Después de completar este curso, inscríbete en el curso Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud.

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En este curso, veremos cuáles son los desafíos comunes a los que se enfrentan los analistas de datos y cómo resolverlos con las herramientas de macrodatos en Google Cloud. Aprenderás algunos conceptos de SQL y adquirirás conocimientos sobre el uso de BigQuery y Dataprep para analizar y transformar conjuntos de datos. Este es el primer curso de la serie From Data to Insights with Google Cloud. Después de completarlo, inscríbete en el curso Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights.

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Este es el segundo curso de la serie de cursos Data to Insights. Aquí, veremos cómo transferir nuevos conjuntos de datos externos a BigQuery y visualizarlos con Looker Studio. También analizaremos los conceptos intermedios de SQL, como las operaciones JOIN y UNION de varias tablas, que te permitirán analizar datos de varias fuentes. Nota: Incluso si tienes experiencia en SQL, hay aspectos específicos de BigQuery (como la gestión del almacenamiento en caché de las consultas y los comodines de tablas) que pueden ser nuevos para ti. Después de completar el curso, inscríbete en el curso Achieving Advanced Insights with BigQuery.

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