Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Español
Earned may 15, 2023 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned may 14, 2023 EDT
Production Machine Learning Systems - Español
Earned may 12, 2023 EDT
Machine Learning in the Enterprise - Español
Earned may 12, 2023 EDT
Feature Engineering - Español
Earned may 12, 2023 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned may 9, 2023 EDT
TensorFlow on Google Cloud - Español
Earned may 9, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Español
Earned abr 17, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Español
Earned abr 16, 2023 EDT
Scaling with Google Cloud Operations - Español
Earned nov 17, 2021 EST
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud - Español
Earned nov 17, 2021 EST
Exploring Data Transformation with Google Cloud - Español
Earned nov 17, 2021 EST
Digital Transformation with Google Cloud - Español
Earned nov 17, 2021 EST
Networking in the Google Cloud
Earned nov 12, 2021 EST
Build and Secure Networks in Google Cloud
Earned nov 12, 2021 EST
Language, Speech, Text, & Translation with Google Cloud APIs
Earned nov 10, 2021 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned nov 10, 2021 EST
Cloud SQL
Earned nov 8, 2021 EST
Set up and Configure a Cloud Environment in Google Cloud
Earned nov 5, 2021 EDT
Insights from Data with BigQuery
Earned nov 4, 2021 EDT
BigQuery Basics for Data Analysts
Earned nov 4, 2021 EDT
Baseline: Deploy & Develop
Earned nov 3, 2021 EDT
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud
Earned nov 1, 2021 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Networking & Security in Google Cloud
Earned nov 1, 2021 EDT
Intro to ML: Language Processing
Earned oct 31, 2021 EDT
Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud
Earned oct 30, 2021 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Earned oct 30, 2021 EDT
Baseline: Data, ML, AI
Earned oct 30, 2021 EDT
Kubernetes in Google Cloud
Earned oct 30, 2021 EDT
Cloud Engineering
Earned oct 29, 2021 EDT
Baseline: Infrastructure
Earned oct 29, 2021 EDT
Implement Load Balancing on Compute Engine
Earned oct 28, 2021 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
Earned oct 26, 2021 EDT
Google Cloud Essentials
Earned oct 26, 2021 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
Earned oct 22, 2021 EDT
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.
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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine.
This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
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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 curso abarca un enfoque práctico y real sobre el flujo de trabajo del AA: Se trata del caso de éxito de un equipo de AA que trabaja con varios requisitos empresariales y casos de uso de AA. Este equipo debe comprender las herramientas necesarias para la administración de los datos y considerar el mejor enfoque para su procesamiento previo, lo que abarca desde proporcionar una descripción general de Dataflow y Dataprep hasta utilizar BigQuery para las tareas de procesamiento previo.
Al equipo se le presentan tres opciones con las que pueden crear modelos de aprendizaje automático para dos casos de uso específicos. En este curso, se explica por qué el equipo utilizaría AutoML, BigQuery ML o el entrenamiento personalizado para lograr sus objetivos. Además, se profundiza en el entrenamiento personalizado. Describimos los requisitos del entrenamiento personalizado, lo que incluye la estructura del código de entrenamiento, el almacenamiento, la carga de grandes conjuntos de datos y …
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¿Desea saber sobre Vertex AI Feature Store? ¿Desea saber cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA o averiguar qué columnas de datos crean los atributos más útiles? Le damos la bienvenida a Feature Engineering, donde analizaremos los atributos buenos y malos, y cómo se los puede procesar previamente y transformar para aprovecharlos al máximo en sus modelos. El curso incluye contenido y labs sobre la ingeniería de atributos en los que se usan BigQuery ML, Keras y TensorFlow.
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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
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En este curso, se explica cómo diseñar y crear una canalización de datos de entrada de TensorFlow 2.x, cómo desarrollar modelos de AA con TensorFlow 2.x y Keras, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA, cómo escribir modelos de AA para uso escalado y cómo escribir modelos de AA especializados.
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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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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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Organizaciones de todos los tamaños están aprovechando la potencia y flexibilidad de la nube para transformar sus operaciones. Sin embargo, administrar y escalar eficazmente los recursos en la nube puede ser una tarea compleja.
En Scaling with Google Cloud Operations, se exploran los conceptos fundamentales de las operaciones modernas, la confiabilidad y la resiliencia en la nube, y cómo Google Cloud puede ayudar con esas tareas.
Como parte de la ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.
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Muchas empresas tradicionales usan aplicaciones y sistemas heredados que no pueden adecuarse a las expectativas de los clientes actuales. A menudo los líderes empresariales deben elegir entre mantener sus sistemas de TI anticuados o invertir en nuevos productos y servicios. En “Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud”, se exploran estos desafíos y se ofrecen soluciones para superarlos con la tecnología de la nube.
Como parte de la ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.
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La tecnología de Cloud puede aportar un gran valor a una organización y, si la combinamos con datos, podemos generar aún más valor y crear nuevas experiencias para los clientes.En “Exploring Data Transformation with Google Cloud”, se explora el valor que los datos pueden aportar a una organización y las formas en que Google Cloud puede hacer que estos sean útiles y accesibles.Como parte de la ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.
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Existe mucho entusiasmo sobre la tecnología de la nube y la transformación digital, pero también muchas preguntas sin respuesta.
Por ejemplo: ¿Qué es la tecnología de la nube? ¿Qué significa transformación digital? ¿De qué manera puede ser útil la tecnología de la nube para la organización? ¿Cómo se puede comenzar?
Si te has hecho alguna de esas preguntas, estás en el lugar indicado. En este curso, se proporciona una descripción general de los tipos de oportunidades y desafíos a los que las empresas suelen enfrentarse en su recorrido de transformación digital. Si quieres aprender sobre la tecnología de la nube para sobresalir en tu rol y ayudar a desarrollar el futuro de tu empresa, entonces este curso introductorio sobre transformación digital es para ti. Este curso es parte de la ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader.
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Las herramientas de redes son un tema esencial de la computación en la nube: son la estructura subyacente de GCP y conectan todos sus recursos y servicios entre sí. En esta Quest de nivel básico, se abordarán los servicios esenciales de herramientas de redes de GCP y obtendrá experiencia práctica en herramientas especializadas para desarrollar redes consolidadas. En Networking in the Google Cloud, aprenderá desde los pormenores de las VPC hasta la creación de balanceadores de cargas de nivel empresarial. Esta Quest le proporcionará la experiencia práctica necesaria para empezar a compilar redes sólidas de inmediato.
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Las herramientas de redes son un tema esencial de la computación en la nube: son la estructura subyacente de GCP y conectan todos sus recursos y servicios entre sí. En esta Quest de nivel básico, se abordarán los servicios esenciales de herramientas de redes de GCP y obtendrá experiencia práctica en herramientas especializadas para desarrollar redes consolidadas. En Networking in the Google Cloud, aprenderá desde los pormenores de las VPC hasta la creación de balanceadores de cargas de nivel empresarial. Esta Quest le proporcionará la experiencia práctica necesaria para empezar a compilar redes sólidas de inmediato. Completa esta búsqueda, incluido el laboratorio de desafío al final, para recibir una insignia digital exclusiva de Google Cloud.
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In this quest you will use a collection of Google APIs that are all related to language, and speech. You will use the Speech-to-Text API to transcribe an audio file into a text file, the Cloud Translation API to translate from one language to another, the Cloud Translation API to detect what language is being used and translate to a different language, the Natural Language API to classify text and analyze sentiment, and create synthetic speech.
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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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Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.
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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. Completa esta búsqueda, incluido el laboratorio de desafío al final, para recibir una insignia digital exclusiva de Google Cloud.
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¿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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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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In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.
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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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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills.
The courses should be completed in the following order:
1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
This third course covers cloud automation and management tools and building secure networks.
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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 introductoria, adquirirá experiencia práctica con la aplicación del aprendizaje automático en el procesamiento del lenguaje. Para ello, realizará labs que le permitan extraer entidades de un texto y realizar análisis de opiniones y sintácticos, así como utilizar la API Speech to Text para realizar transcripciones.
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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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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills.
The courses should be completed in the following order:
1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
This final course in the series reviews managed big data services, machine learning and its value, and how to demonstrate your skill set in Google Cloud further by earning Skill Badges.
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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. En los videos de 1 minuto, se le explicarán los conceptos clave de cada lab.
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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.
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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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Si es un desarrollador principiante de soluciones en la nube que busca adquirir experiencia práctica además de la que le proporciona GCP Essentials, 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. 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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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills.
The courses should be completed in the following order:
1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
This first course provides an overview of cloud computing, ways to use Google Cloud, and different compute options.
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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.
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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills.
The courses should be completed in the following order:
1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Español
Earned may 15, 2023 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned may 14, 2023 EDT
Production Machine Learning Systems - Español
Earned may 12, 2023 EDT
Machine Learning in the Enterprise - Español
Earned may 12, 2023 EDT
Feature Engineering - Español
Earned may 12, 2023 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned may 9, 2023 EDT
TensorFlow on Google Cloud - Español
Earned may 9, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Español
Earned abr 17, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Español
Earned abr 16, 2023 EDT
Scaling with Google Cloud Operations - Español
Earned nov 17, 2021 EST
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud - Español
Earned nov 17, 2021 EST
Exploring Data Transformation with Google Cloud - Español
Earned nov 17, 2021 EST
Digital Transformation with Google Cloud - Español
Earned nov 17, 2021 EST
Networking in the Google Cloud
Earned nov 12, 2021 EST
Build and Secure Networks in Google Cloud
Earned nov 12, 2021 EST
Language, Speech, Text, & Translation with Google Cloud APIs
Earned nov 10, 2021 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned nov 10, 2021 EST
Cloud SQL
Earned nov 8, 2021 EST
Set up and Configure a Cloud Environment in Google Cloud
Earned nov 5, 2021 EDT
Insights from Data with BigQuery
Earned nov 4, 2021 EDT
BigQuery Basics for Data Analysts
Earned nov 4, 2021 EDT
Baseline: Deploy & Develop
Earned nov 3, 2021 EDT
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud
Earned nov 1, 2021 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Networking & Security in Google Cloud
Earned nov 1, 2021 EDT
Intro to ML: Language Processing
Earned oct 31, 2021 EDT
Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud
Earned oct 30, 2021 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Earned oct 30, 2021 EDT
Baseline: Data, ML, AI
Earned oct 30, 2021 EDT
Kubernetes in Google Cloud
Earned oct 30, 2021 EDT
Cloud Engineering
Earned oct 29, 2021 EDT
Baseline: Infrastructure
Earned oct 29, 2021 EDT
Implement Load Balancing on Compute Engine
Earned oct 28, 2021 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
Earned oct 26, 2021 EDT
Google Cloud Essentials
Earned oct 26, 2021 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
Earned oct 22, 2021 EDT