Acelera el intercambio de conocimientos con Agentspace
Earned mar 4, 2025 EST
GCC Tech Learning Packs - Streaming Analytics - SME Academy
Earned ene 15, 2025 EST
IA responsable para desarrolladores: Interpretabilidad y transparencia
Earned ago 14, 2024 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned ago 13, 2024 EDT
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos
Earned ago 13, 2024 EDT
Inspecciona documentos enriquecidos con Gemini multimodal y RAG multimodal
Earned ago 13, 2024 EDT
Búsqueda de vectores y embeddings
Earned jul 31, 2024 EDT
Ingeniería de atributos
Earned abr 16, 2024 EDT
GCC Technical Specialty Learning Packs - Data Analytics - Prerequisites
Earned abr 2, 2024 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud
Earned mar 5, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - Español
Earned mar 5, 2024 EST
Introducción a la IA responsable
Earned mar 5, 2024 EST
Creación de flujos de procesamiento de datos por lotes en Google Cloud
Earned feb 29, 2024 EST
Crea una malla de datos con Dataplex
Earned feb 28, 2024 EST
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned feb 27, 2024 EST
Crea un almacén de datos con BigQuery
Earned feb 22, 2024 EST
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Operaciones
Earned feb 16, 2024 EST
Getting Started with MongoDB Atlas on Google Cloud
Earned dic 12, 2023 EST
Tag and Discover BigLake Data
Earned dic 11, 2023 EST
Comprende Cloud Spanner
Earned nov 27, 2023 EST
GCC Technical Specialty Learning Packs - Data Management - Specialty
Earned nov 21, 2023 EST
GCC Technical Specialty Learning Packs - Data Management - Prerequisites
Earned nov 21, 2023 EST
Rapid Migration & Modernization Program
Earned nov 21, 2023 EST
Innovating with Data and Google Cloud
Earned oct 24, 2023 EDT
Preparación para el proceso de certificación Professional Data Engineer
Earned oct 19, 2023 EDT
Introducción a Vertex AI Studio
Earned ago 23, 2023 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes
Earned ago 23, 2023 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador
Earned ago 23, 2023 EDT
Introducción a la generación de imágenes
Earned ago 23, 2023 EDT
Comienza a usar Dataplex
Earned jun 13, 2023 EDT
Explorador de IA generativa - Vertex AI
Earned may 17, 2023 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT
Earned may 11, 2023 EDT
Mecanismo de atención
Earned may 11, 2023 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned may 11, 2023 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned may 11, 2023 EDT
GCC Technical Specialty Learning Packs - Data Analytics - Prerequisites
Earned ene 4, 2023 EST
GCC Technical Specialty Learning Packs - Data Management - Prerequisites
Earned ene 4, 2023 EST
Create and Manage Cloud SQL for PostgreSQL Instances
Earned ene 4, 2023 EST
Create and Manage AlloyDB Instances
Earned oct 17, 2022 EDT
NetApp: Build, Protect and Govern your Data Infrastructure On Google Cloud
Earned sep 8, 2022 EDT
#GoogleClout Set 5 (4/10)
Earned sep 2, 2022 EDT
Creating Infrastructure on Google Cloud with Terraform
Earned ago 18, 2022 EDT
Create and Manage Bigtable Instances
Earned ago 18, 2022 EDT
#GoogleClout Set 2, 1/10
Earned ago 12, 2022 EDT
Create and Manage Cloud Spanner Instances
Earned ago 12, 2022 EDT
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI
Earned ago 11, 2022 EDT
Optimize Your Google Cloud Costs
Earned ago 9, 2022 EDT
Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery
Earned jun 29, 2022 EDT
Moderniza infraestructura y aplicaciones con Google Cloud
Earned jun 27, 2022 EDT
Share Data Using Google Data Cloud
Earned jun 27, 2022 EDT
Using Vault on Google Cloud
Earned jun 24, 2022 EDT
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Español
Earned jun 23, 2022 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Español
Earned jun 23, 2022 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Español
Earned jun 23, 2022 EDT
Cloud Logging
Earned jun 17, 2022 EDT
Usa APIs de aprendizaje automático en Google Cloud
Earned jun 14, 2022 EDT
Explora la transformación de datos con Google Cloud
Earned jun 12, 2022 EDT
Desarrolla tu red de Google Cloud
Earned jun 10, 2022 EDT
Advanced ML: ML Infrastructure
Earned jun 9, 2022 EDT
Conceptos básicos de Google Workspace
Earned jun 9, 2022 EDT
Workspace: Complementos
Earned jun 8, 2022 EDT
Google Cloud Run Serverless Workshop
Earned jun 8, 2022 EDT
Cloud Development
Earned jun 8, 2022 EDT
Data Science en Google Cloud Platform: Machine Learning
Earned jun 7, 2022 EDT
Conceptos básicos de DevOps
Earned jun 7, 2022 EDT
Data Lake Modernization (Hadoop) on GCP
Earned may 27, 2022 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Desarrolla canalizaciones
Earned may 27, 2022 EDT
Data Warehousing for Partners: Data Warehouse Migration with BigQuery
Earned may 20, 2022 EDT
Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure
Earned may 19, 2022 EDT
Data Lake Modernization on Google Cloud
Earned may 18, 2022 EDT
Inside Track: SQL Server - Advanced
Earned may 17, 2022 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Español
Earned may 17, 2022 EDT
Creación de sistemas de analíticas en tiempo real resilientes en Google Cloud
Earned may 17, 2022 EDT
Modernización de data lakes y almacenes de datos con Google Cloud
Earned may 17, 2022 EDT
Exploring APIs
Earned may 13, 2022 EDT
Build LookML Objects in Looker
Earned may 11, 2022 EDT
Applying Advanced LookML Concepts in Looker
Earned may 10, 2022 EDT
Preparar datos para paneles de Looker e informes
Earned may 9, 2022 EDT
Crea modelos de AA con BigQuery ML
Earned abr 22, 2022 EDT
Aspectos básicos sobre identidad y seguridad
Earned abr 12, 2022 EDT
Crea una red de Google Cloud segura
Earned abr 11, 2022 EDT
Supervisa entornos con Google Cloud Managed Service para Prometheus
Earned abr 11, 2022 EDT
Enterprise Database Migration
Earned abr 9, 2022 EDT
[DEPRECATED] Building Advanced Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
Earned abr 6, 2022 EDT
Configura una red de Google Cloud
Earned abr 4, 2022 EDT
Conceptos básicos de Google Developer
Earned abr 4, 2022 EDT
DEPRECATED IoT in the Google Cloud
Earned abr 3, 2022 EDT
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications
Earned abr 2, 2022 EDT
Automate Data Capture at Scale with Document AI
Earned abr 2, 2022 EDT
Anthos Service Mesh
Earned abr 2, 2022 EDT
VM Migration
Earned abr 1, 2022 EDT
DEPRECATED Network Performance and Optimization
Earned mar 30, 2022 EDT
Baseline: Deploy & Develop
Earned mar 30, 2022 EDT
Ingeniería de la nube
Earned mar 29, 2022 EDT
[DEPRECATED] Deploying Applications
Earned mar 29, 2022 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned mar 28, 2022 EDT
BigQuery para el aprendizaje automático
Earned mar 28, 2022 EDT
Administra la infraestructura de nube con Terraform
Earned mar 28, 2022 EDT
Modelo de referencia: Infraestructura
Earned mar 26, 2022 EDT
Automatiza la implementación y administra el tráfico en una red de Google Cloud
Earned mar 26, 2022 EDT
DEPRECATED Google Cloud's Operations Suite
Earned mar 25, 2022 EDT
Kubernetes en Google Cloud
Earned mar 25, 2022 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture
Earned mar 23, 2022 EDT
Building Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
Earned feb 24, 2022 EST
Getting Started with Apache Kafka and Confluent Platform on Google Cloud
Earned ene 29, 2022 EST
Deprecated Kubernetes Solutions
Earned ene 19, 2022 EST
DEPRECATED Windows on Google Cloud
Earned ene 17, 2022 EST
Modelo de referencia: datos, AA, IA
Earned ene 17, 2022 EST
Understanding LookML in Looker
Earned ene 16, 2022 EST
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned ene 16, 2022 EST
Sports Analytics: Pitch Perfect BigQuery
Earned ene 15, 2022 EST
Migrate MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Service
Earned ene 14, 2022 EST
Migrating MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Service
Earned ene 14, 2022 EST
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal
Earned ene 13, 2022 EST
Scientific Data Processing
Earned ene 13, 2022 EST
DEPRECATED Applied Data: Blockchain
Earned ene 12, 2022 EST
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned ene 11, 2022 EST
BigQuery for Marketing Analysts
Earned ene 10, 2022 EST
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Fundamentos
Earned ene 10, 2022 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned ene 10, 2022 EST
Preparación para el proceso de certificación Professional Data Engineer
Earned ene 8, 2022 EST
DEPRECATED Create Conversational AI Agents with Dialogflow CX
Earned dic 11, 2021 EST
DEPRECATED Application Development - Python
Earned jul 27, 2020 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned jul 24, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis
Earned jul 24, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned jul 24, 2020 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned jul 24, 2020 EDT
Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML
Earned jul 24, 2020 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned jul 24, 2020 EDT
BigQuery for Data Warehousing
Earned jul 23, 2020 EDT
Cloud SQL
Earned jul 22, 2020 EDT
Implementa el balanceo de cargas en Compute Engine
Earned jul 22, 2020 EDT
Google Cloud Essentials
Earned jul 22, 2020 EDT
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud. You explore relational and NoSQL databases, dive into Cloud SQL, AlloyDB, and Spanner, and learn how to align database strengths with your application requirements, including those of generative AI. Gain hands-on experience configuring Vector Search and migrating applications to the cloud.
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This Databases course consists of a series of advanced-level labs designed to validate your proficiency in migrating and managing Google Cloud databases. Each lab presents a set of the required tasks that you must complete with minimal assistance. The labs in this course have replaced the previous L300 Data Management Challenge Lab. If you have already completed the Challenge Lab as part of your L300 accreditation requirement, it will be carried over and count towards your L300 status. You must score 80% or higher for each lab to complete this course, and fulfill your CEPF L300 Database requirement. For technical issues with a Challenge Lab, please raise a Buganizer ticket using this CEPF Buganizer template: go/cepfl300labsupport
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Combina la experiencia en la búsqueda y la IA de Google con Agentspace, una herramienta empresarial diseñada para ayudar a los empleados a encontrar información específica en almacenes de documentos, correos electrónicos, chats, sistemas de tickets y otras fuentes de datos, todo desde una sola barra de búsqueda. El asistente de Agentspace también puede ayudarte a generar ideas, investigar, crear esquemas de documentos y realizar acciones como invitar a compañeros de trabajo a un evento de calendario para acelerar el trabajo de conocimiento y la colaboración de todo tipo.
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The learning path offers a deep dive into Google Cloud's data processing solutions, including:
Dataflow
Pub/Sub
Managed Service for Apache Kafka
BigQuery Engine for Apache Flink
You'll learn how to leverage these tools to build, deploy, and troubleshoot efficient and scalable data pipelines for both batch and streaming data processing needs.
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En este curso, se presentan los conceptos de interpretabilidad y transparencia de la IA, así como se menciona la importancia de la transparencia de la IA para los ingenieros y desarrolladores. Se exploran métodos y herramientas funcionales para ayudar a lograr la interpretabilidad y transparencia en los modelos de IA y datos.
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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, se presentan los conceptos de la IA responsable y los principios de la IA. Se abordan técnicas para identificar de forma práctica la equidad y los sesgos, y mitigar los sesgos en las prácticas de IA/AA. Se exploran métodos y herramientas funcionales para implementar prácticas recomendadas de la IA responsable con productos de Google Cloud y herramientas de código abierto.
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Completa la insignia de habilidad intermedia Inspecciona documentos enriquecidos con Gemini multimodal y RAG multimodal para demostrar tus habilidades para realizar las siguientes actividades: usar instrucciones multimodales para extraer información de datos visuales y de texto, generar la descripción de un video y recuperar información adicional más allá del video utilizando la multimodalidad con Gemini; crear metadatos de documentos que contengan imágenes y texto, obtener todos los fragmentos de texto relevantes e imprimir las citas con la generación mejorada por recuperación (RAG) multimodal con Gemini. 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 de insignia de habilidad y el lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia que puedes com…
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En este curso, explorarás tecnologías, herramientas y aplicaciones de búsqueda potenciadas por IA. Aprende sobre las búsquedas semánticas utilizando embeddings de vectores, acerca de las búsquedas híbridas combinando enfoques semánticos y de palabras clave, y sobre la generación mejorada por recuperación (RAG) minimizando las alucinaciones como un agente de IA fundamentado. Adquiere experiencia práctica con Vector Search de Vertex AI para desarrollar tu motor de búsqueda inteligente.
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En este curso, se exploran los beneficios de utilizar Vertex AI Feature Store, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo descubrir cuáles columnas de datos producen los atributos más útiles. El curso también incluye contenido y labs sobre la ingeniería de atributos en los que se usan BigQuery ML, Keras y TensorFlow.
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This learner pack introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
Goals
Identify the purpose and value of Google Cloud Data Platform
Learn about batch and streaming data pipelines
Build data lake and data warehouse
You can find all of our technical learning packs on go/techlearningpacks and industry learning packs on go/industrylearningpacks.
Brought to you by the CLS Tech Specialization Team (gcc-enablement-tech@). Share your request/feedback on go/learningpacks-feedback!
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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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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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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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Completa el curso con insignia de habilidad introductoria Crea una malla de datos con Dataplex y demuestra tus habilidades para crear una malla de datos con Dataplex y facilitar la seguridad, la administración y el descubrimiento de datos en Google Cloud. Practicarás y pondrás a prueba tus habilidades para etiquetar recursos, asignar roles de IAM y evaluar la calidad de los datos en Dataplex. 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 digital que puedes compartir en tus redes.
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Completa la insignia de habilidad introductoria Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: limpiar datos con Dataprep de Trifacta, ejecutar canalizaciones de datos en Dataflow, crear clústeres y ejecutar trabajos de Apache Spark en Dataproc y llamar a APIs de AA, como la API de Cloud Natural Language, la API de Google Cloud Speech-to-Text y la API de Video Intelligence. 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 el curso y el lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia de habilidad que puedes compartir con tus contactos.
Más información
Completa la insignia de habilidad intermedia Crea un almacén de datos con BigQuery para demostrar tus habilidades para realizar las siguientes actividades: unir datos para crear tablas nuevas, solucionar problemas de uniones, agregar datos a uniones, crear tablas particionadas por fecha, y trabajar con JSON, arrays y structs en BigQuery. 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 el curso con insignia de habilidad y el lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia digital que puedes compartir con tus contactos.
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En esta última parte de la serie de cursos de Dataflow, presentaremos los componentes del modelo operativo de Dataflow. Examinaremos las herramientas y técnicas que permiten solucionar problemas y optimizar el rendimiento de las canalizaciones. Luego, revisaremos las prácticas recomendadas de las pruebas, la implementación y la confiabilidad en relación con las canalizaciones de Dataflow. Concluiremos con una revisión de las plantillas, que facilitan el ajuste de escala de las canalizaciones de Dataflow para organizaciones con cientos de usuarios. Estas clases asegurarán que su plataforma de datos sea estable y resiliente ante circunstancias inesperadas.
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MongoDB Atlas provided customers a fully managed, database-as-a-service on Google’s data cloud that is unmatched in speed, scale, and security—all with AI built in. Modern database systems, including MongoDB, have been a big step forward—giving businesses a more flexible, scalable, and developer-friendly alternative to legacy relational databases. But there is an even bigger payoff with a solution such as MongoDB Atlas a fully managed, database-as-a-service (DBaaS) offering. It is an approach that gives businesses all of the advantages of a modern, scalable, highly available database, while freeing IT to focus on high-value activities.
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Earn a skill badge by completing the Tag and Discover BigLake Data quest, where you use BigQuery, BigLake, and Data Catalog within Dataplex to create, tag, and discover BigLake tables. 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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En este curso, aprenderás sobre Cloud Spanner. Verás una introducción a Cloud Spanner, en la que se comparará con otros productos de bases de datos para comprender cuándo y cómo usar Spanner para satisfacer tus necesidades de bases de datos relacionales a gran escala. Aprenderás a crear y administrar bases de datos de Spanner con varias herramientas en Google Cloud, aprenderás a optimizar esquemas relacionales teniendo en mente el modelo de base de datos distribuida, interactuarás con tus bases de datos de Spanner usando las APIs de Spanner, integrarás Spanner en tus aplicaciones y aprenderás a usar otras herramientas de Google para administrar bases de datos de Spanner y tus datos.
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This learning pack is designed to have hands-on experience on Google Cloud data solutions.
Goals
Plan, execute, test, and monitor simple and complex enterprise database migrations to Google Cloud
Choose an appropriate Google Cloud database, migrate SQL Server databases and run Oracle databases on Google Cloud bare metal
Recognize and overcome the challenges of moving data to prevent data loss, preserve data integrity, and minimize downtime
Evaluate on-premises database architectures and plan migrations to make the business case for moving databases to Google Cloud
You can find all of our technical learning packs on go/techlearningpacks and industry learning packs on go/industrylearningpacks.
Brought to you by the CLS Tech Specialization Team (gcc-enablement-tech@). Share your request/feedback on go/learningpacks-feedback!
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This learning pack is intended to give architects, engineers, and developers the skills required to help enterprise customers architect, plan, execute, and test database migration projects. This course covers how to move on-premises, enterprise databases like SQL Server to Google Cloud (Compute Engine and Cloud SQL) and Oracle to Google Cloud bare metal.
Goals
Plan, execute, test, and monitor simple and complex enterprise database migrations to Google Cloud
Choose an appropriate Google Cloud database, migrate SQL Server databases and run Oracle databases on Google Cloud bare metal
Recognize and overcome the challenges of moving data to prevent data loss, preserve data integrity, and minimize downtime
Evaluate on-premises database architectures and plan migrations to make the business case for moving databases to Google Cloud
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The Google Cloud Rapid Migration & Modernization Program (RaMP) is a holistic, end-to-end migration/modernization program that helps customers & partners leverage expertise and best practices, lower risk, control costs, and simplify a customer's path to cloud success. This course will give an overview of the program and some of the tools and best practices available to support customer migrations & modernizations.
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Cloud technology on its own only provides a fraction of the true value to a business; When combined with data–lots and lots of it–it has the power to truly unlock value and create new experiences for customers.
In this course, you'll learn what data is, historical ways companies have used it to make decisions, and why it is so critical for machine learning. This course also introduces learners to technical concepts such as structured and unstructured data. database, data warehouse, and data lakes. It then covers the most common and fastest growing Google Cloud products around data.
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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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En este curso, se presenta Vertex AI Studio, una herramienta para interactuar con modelos de IA generativa, crear prototipos de ideas de negocio y llevarlas a producción. A través de un caso de uso envolvente, lecciones atractivas y un lab práctico, explorarás el ciclo de vida desde la instrucción hasta el producto y aprenderás cómo aprovechar Vertex AI Studio para aplicaciones multimodales de Gemini, diseño de instrucciones, ingeniería de instrucciones y ajuste de modelos. El objetivo es permitirte desbloquear el potencial de la IA generativa en tus proyectos con Vertex AI Studio.
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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 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 la insignia de habilidad introductoria Comienza a usar Dataplex para demostrar tus habilidades en las siguientes tareas: crear recursos de Dataplex, crear tipos de aspectos y aplicar aspectos a las entradas en Dataplex.
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El curso Explorador de IA generativa - Vertex AI es una colección de labs sobre cómo usar la IA generativa en Google Cloud. A través de los labs, aprenderás sobre cómo usar los modelos de la familia de APIs de PaLM de Vertex AI, incluidos text-bison, chat-bison y textembedding-gecko. También aprenderás sobre el diseño de instrucciones, las prácticas recomendadas y cómo se puede usar para la ideación, la clasificación, la extracción y el resumen de texto, y mucho más. También aprenderás a ajustar un modelo de base mediante el entrenamiento personalizado de Vertex AI y, luego, implementarlo en un extremo de Vertex AI.
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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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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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This learner pack introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
Goals
Identify the purpose and value of Google Cloud Data Platform
Learn about batch and streaming data pipelines
Build data lake and data warehouse
You can find all of our technical learning packs on go/techlearningpacks and industry learning packs on go/industrylearningpacks.
Brought to you by the CLS Tech Specialization Team (gcc-enablement-tech@). Share your request/feedback on go/learningpacks-feedback!
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This learning pack is intended to give architects, engineers, and developers the skills required to help enterprise customers architect, plan, execute, and test database migration projects. This course covers how to move on-premises, enterprise databases like SQL Server to Google Cloud (Compute Engine and Cloud SQL) and Oracle to Google Cloud bare metal.
Goals
Plan, execute, test, and monitor simple and complex enterprise database migrations to Google Cloud
Choose an appropriate Google Cloud database, migrate SQL Server databases and run Oracle databases on Google Cloud bare metal
Recognize and overcome the challenges of moving data to prevent data loss, preserve data integrity, and minimize downtime
Evaluate on-premises database architectures and plan migrations to make the business case for moving databases to Google Cloud
You can find all of our technical learning packs on go/techlearningpacks and industry learning packs on go/industrylearningpacks.
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Complete the introductory Create and Manage Cloud SQL for PostgreSQL Instances skill badge to demonstrate skills in the following: migrating, configuring, and managing Cloud SQL for PostgreSQL instances and databases.
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Complete the introductory Create and Manage AlloyDB Instances skill badge to demonstrate skills in the following: performing core AlloyDB operations and tasks, migrating to AlloyDB from PostgreSQL, administering an AlloyDB database, and accelerating analytical queries using the AlloyDB Columnar Engine.
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It’s no secret today that data is growing rapidly and considered the most critical asset of any organization. NetApp and Google Cloud play an instrumental role in enabling you to optimally store, protect and govern your data. With NetApp Cloud Manager and NetApp Cloud Volumes ONTAP data storage technology that utilizes Google Cloud compute, storage and networking infrastructure, you can easily manage storage operations and meet the requirements of any workload. In this course, you get hands-on practice on using NetApp Cloud Manager and Cloud Volumes ONTAP and learn about the capabilities delivered such as multi-protocol data access, built-in storage efficiencies and data protection features, remote caching and more.
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Flex your Google Clout! Each week unlocks a new cloud puzzle. How fast can you find the solution? Share your score on your choice of social networks and join the conversation over in the Google Cloud Community.
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In this quest you will get hands-on experience writing infrastructure as code with Terraform.
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Complete the introductory Create and Manage Bigtable Instances skill badge to demonstrate skills in the following: creating instances, designing schemas, querying data, and performing administrative tasks in Bigtable including monitoring performance and configuring node autoscaling and replication.
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Flex your Google Clout! Each day unlocks a new cloud puzzle. Complete all five and you’ll earn the inaugural Google Cloud badge! Share your score on your choice of social networks and join the conversation over in the Google Cloud Community.
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Complete the introductory Create and Manage Cloud Spanner Instances skill badge to demonstrate skills in the following: creating and interacting with Cloud Spanner instances and databases; loading Cloud Spanner databases using various techniques; backing up Cloud Spanner databases; defining schemas and understanding query plans; and deploying a Modern Web App connected to a Cloud Spanner instance.
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Earn a skill badge by completing the Explore Machine Learning Models with Explainable AI quest, where you will learn how to do the following using Explainable AI: build and deploy a model to an AI platform for serving (prediction), use the What-If Tool with an image recognition model, identify bias in mortgage data using the What-If Tool, and compare models using the What-If Tool to identify potential bias. 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 quest and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
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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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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. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva que emite el equipo de Google Cloud en reconocimiento a 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 el curso y el lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia de habilidad que puedes compartir con tus contactos.
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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 “Moderniza infraestructura y aplicaciones con 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 Líder digital de Cloud, 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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Earn a skill badge by completing the Share Data Using Google Data Cloud skill badge course, where you will gain practical experience with Google Cloud Data Sharing Partners, which have proprietary datasets that customers can use for their analytics use cases. Customers subscribe to this data, query it within their own platform, then augment it with their own datasets and use their visualization tools for their customer facing dashboards.
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This quest introduces you to Vault and teaches you how to secure, store, and tightly control access to tokens, passwords, certificates, and encryption keys to protect secrets and other sensitive data.
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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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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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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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Cloud Logging is a fully managed service that performs at scale. It can ingest application and system log data from thousands of VMs and, even better, analyze all that log data in real time. In this fundamental-level Quest, you learn how to store, search, analyze, monitor, and alert on log data and events from Google Cloud. The labs in the Quest give you hands-on practice using Cloud Logging to maximize your learning experience and provide insight on how you can use Cloud Logging to your own Google Cloud environment.
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Obtén la insignia de habilidad avanzada completando el curso Usa APIs de aprendizaje automático en Google Cloud, en el que aprenderás las funciones básicas de las siguientes tecnologías de IA y aprendizaje automático: la API de Cloud Vision, la API de Cloud Translation y la API de Cloud Natural Language. Una insignia de habilidad es un recurso digital exclusivo 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 el curso y el lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia de habilidad que puedes compartir con tus contactos.
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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 “Explora la transformación de datos con 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 Líder digital de Cloud, 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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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Desarrolla tu red de Google Cloud, en el que conocerás múltiples formas de implementar y supervisar aplicaciones, incluidos cómo explorar roles de IAM y agregar o quitar el acceso a los proyectos, crear redes de VPC, implementar y supervisar VMs de Compute Engine, escribir consultas en SQL, implementar y supervisar VMs en Compute Engine y, además, implementar aplicaciones a través de Kubernetes con múltiples enfoques de implementación. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva que emite el equipo de Google Cloud en reconocimiento a tu dominio de los productos y servicios de Google Cloud, y que prueba tu capacidad de aplicar estos conocimientos en un entorno interactivo y práctico. Completa esta insignia de habilidad y el lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia de habilidad que puedes compartir con tu red.
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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
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Workspace es la plataforma de aplicaciones de colaboración de Google que se ofrece a través de Google Cloud. En este curso de nivel introductorio, obtendrás experiencia práctica con las aplicaciones principales de Workspace desde la perspectiva del usuario. Aunque hay muchas más aplicaciones y componentes de herramientas en Workspace que los que se abordan aquí, obtendrás experiencia en las apps principales: Gmail, Calendario, Hojas de cálculo y más. Cada lab toma entre 10 y 15 minutos, pero se proporciona tiempo adicional para realizar una exploración autodidacta de las aplicaciones.
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En esta recopilación de labs prácticos, se demuestran los beneficios de integrar los servicios y las herramientas de Google Cloud con aplicaciones de Workspace, como usar Node.js para crear un bot de encuestas, usar la API de Natural Language para reconocer opiniones en un documento de Google y crear un chat bot con Apps Script.
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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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The hands-on labs in this Quest are structured to give experienced app developers hands-on practice with the state-of-the-art developing applications in Google Cloud. The topics align with the Google Cloud Certified Professional Cloud Developer Certification. These labs follow the sequence of activities needed to create and deploy an app in Google Cloud from beginning to end. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, it is recommended that you also review the exam guide and other available preparation resources.
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Esta es la segunda de dos Quests de labs prácticos que provienen de los ejercicios del libro Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, publicado por O'Reilly Media, Inc. En esta segunda Quest, que abarca desde el capítulo 9 hasta el final del libro, ampliará las habilidades practicadas en la primera Quest y ejecutará trabajos completos de aprendizaje automático con herramientas de última generación y conjuntos de datos del mundo real, todo mediante el uso de las herramientas y los servicios de Google Cloud Platform.
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Obtén una ventaja competitiva a través de DevOps. DevOps es un movimiento organizativo y cultural que tiene como objetivo aumentar la velocidad de entrega de software, mejorar la confiabilidad del servicio y crear una propiedad compartida entre las partes interesadas. En este curso, aprenderás a usar Google Cloud para mejorar la velocidad, estabilidad, disponibilidad y seguridad de tu capacidad de entrega de software. DevOps Research and Assessment se unió a Google Cloud. ¿Cómo se compara tu equipo? Completa este cuestionario de opción múltiple de cinco preguntas para saberlo.
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The Data Lake Modernization course aims to prepare you to lead a Data Lake Modernization engagement through discovery & qualification through the technical considerations & cost modelling. The training is designed to educate on the Migration Journey, Data Lifecycle, Costing & Hands on Technical execution. At the end of the training you will have a deeper understanding of the Data Lake ecosystem, modernizing and migrating to GCP and hands-on experience of building data ingestion, processing & analytics pipelines on GCP.
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En esta segunda parte de la serie de cursos sobre Dataflow, analizaremos en profundidad el desarrollo de canalizaciones con el SDK de Beam. Comenzaremos con un repaso de los conceptos de Apache Beam. A continuación, analizaremos el procesamiento de datos de transmisión con ventanas, marcas de agua y activadores. Luego, revisaremos las opciones de fuentes y receptores en sus canalizaciones, los esquemas para expresar datos estructurados y cómo realizar transformaciones con estado mediante las API de State y de Timer. Después, revisaremos las prácticas recomendadas que ayudan a maximizar el rendimiento de las canalizaciones. Al final del curso, presentaremos SQL y Dataframes para representar su lógica empresarial en Beam y cómo desarrollar canalizaciones de forma iterativa con notebooks de Beam.
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In this course, you will receive technical training for Enterprise Data Warehouses solutions using BigQuery based on the best practices developed internally by Google’s technical sales and services organizations. The course will also provide guidance and training on key technical challenges that can arise when migrating existing Enterprise Data Warehouses and ETL pipelines to Google Cloud. You will get hands-on experience with real migration tasks, such as data migration, schema optimization, and SQL Query conversion and optimization. The course will also cover key aspects of ETL pipeline migration to Dataproc as well as using Pub/Sub, Dataflow, and Cloud Data Fusion, giving you hands-on experience using all of these tools for Data Warehouse ETL pipelines.
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This course focuses on how you can bring your on-premises data lakes and workloads to Google Cloud to unlock cost savings and scale.
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This course further explores SQL Server on Google Cloud.
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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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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 Bigtable para analizarlos. Los estudiantes obtienen experiencia práctica en la compilación de componentes de canalizaciones de datos de transmisión 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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Las interfaces de programación de aplicaciones de Google Cloud son el mecanismo que permite interactuar con los servicios de Google Cloud de manera programática. En esta Quest, adquirirá experiencia práctica en varias API de GCP, que aprenderá a utilizar con el Explorador de API de Google, una herramienta que le permite explorar API y ejecutar sus métodos de forma interactiva. Cuando aprenda a transferir datos entre depósitos de Cloud Storage, implementar instancias de Compute Engine, configurar clústeres de Dataproc y mucho más, el Explorador de API le mostrará qué tan útiles son las API y por qué los usuarios con experiencia en GCP las usan de forma casi exclusiva. Inscríbase para participar en esta Quest hoy mismo.
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Complete the introductory Build LookML Objects in Looker skill badge course to demonstrate skills in the following: building new dimensions and measures, views, and derived tables; setting measure filters and types based on requirements; updating dimensions and measures; building and refining Explores; joining views to existing Explores; and deciding which LookML objects to create based on business requirements.
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In this course, you will get hands-on experience applying advanced LookML concepts in Looker. You will learn how to use Liquid to customize and create dynamic dimensions and measures, create dynamic SQL derived tables and customized native derived tables, and use extends to modularize your LookML code.
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Obtén la insignia de habilidad introductoria Preparar datos para paneles de Looker e informes y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes tareas: filtrar, ordenar y reorientar datos, combinar resultados de diferentes exploraciones de Looker y usar funciones y operadores para crear informes y paneles de Looker para el análisis y la visualización 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 estos 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 de habilidad que puedes compartir con tu red.
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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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La seguridad es un cualidad indiscutible de los servicios de Google Cloud, por lo que Google Cloud desarrolló herramientas específicas para garantizar la identidad y seguridad en todos tus proyectos. En este curso introductorio, obtendrás experiencia práctica con el servicio de Identity and Access Management (IAM) de Google Cloud, que es el recurso principal para administrar cuentas de usuarios y máquinas virtuales. Obtendrás experiencia con la seguridad de la red a través del aprovisionamiento de VPC y VPN, y aprenderás qué herramientas están disponibles para la protección contra amenazas de seguridad y la pérdida de datos.
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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Crea una red de Google Cloud segura, en el que aprenderás sobre distintos recursos relacionados con las redes para crear, escalar y proteger tus aplicaciones en Google Cloud. 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 la insignia de habilidad y el lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia digital que que puedes compartir en tus redes.
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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Supervisa entornos con Google Cloud Managed Service para Prometheus, en el que aprenderás sobre la supervisión de Kubernetes con este producto. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva que emite el equipo de Google Cloud en reconocimiento a tu dominio de los productos y servicios de la plataforma y que prueba tu capacidad de aplicar estos conocimientos en un entorno interactivo y práctico. Completa esta insignia de habilidad y el Lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia digital que puedes compartir con tu red.
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This course is intended to give architects, engineers, and developers the skills required to help enterprise customers architect, plan, execute, and test database migration projects. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs participants move databases to Google Cloud while taking advantage of various services.
This course covers how to move on-premises, enterprise databases like SQL Server to Google Cloud (Compute Engine and Cloud SQL) and Oracle to Google Cloud bare metal.
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This advanced-level Quest builds on its predecessor Quest, and offers hands-on practice on the more advanced data integration features available in Cloud Data Fusion, while sharing best practices to build more robust, reusable, dynamic pipelines. Learners get to try out the data lineage feature as well to derive interesting insights into their data’s history.
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Completa el curso Configura una red de Google Cloud para obtener una insignia de habilidad. En el curso aprenderás a realizar tareas básicas de redes en Google Cloud, como crear una red personalizada, agregar reglas de firewall de subredes y, luego, crear VMs y probar la latencia cuando se comunican entre sí. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva que emite el equipo de Google Cloud en reconocimiento a 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 la insignia de habilidad y el lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia digital que puedes compartir con tus contactos.
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En este curso de nivel introductorio, se enseña a los desarrolladores de aplicaciones de qué manera el ecosistema de Google Cloud los puede ayudar a compilar aplicaciones nativas de la nube que sean seguras, inteligentes y escalables. Aprenderás a desarrollar y escalar aplicaciones sin necesidad de configurar una infraestructura, a ejecutar análisis de datos, a obtener estadísticas a partir de ellos y a desarrollar con APIs de AA previamente entrenadas para aprovechar el aprendizaje automático incluso si no eres experto en ese tipo de tecnología. También experimentarás la integración perfecta entre varios servicios de Google y APIs para crear apps inteligentes.
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In this quest, you will learn about Google Cloud’s IoT Core service and its integration with other services like GCS, Dataprep, Stackdriver and Firestore. The labs in this quest use simulator code to mimic IOT devices and the learning here should empower you to implement the same streaming pipeline with real world IoT devices.
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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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Earn the introductory skill badge by completing the Automate Data Capture at Scale with Document AI course. In this course, you learn how to extract, process, and capture data using Document AI.
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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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La metodología de migración de VM que ofrece Google Cloud les proporciona a los usuarios una ruta definida que se puede repetir. En esta Quest, obtendrá experiencia práctica en esta secuencia de migración de cuatro pasos. Compilará informes de evaluación con CloudPhysics, aprovechará las plantillas de infraestructura como código de Terraform, realizará migraciones lift-and-shift con Cloud Endure y, para finalizar, replicará aplicaciones como cargas de trabajo nativas de la nube. Inscríbase en esta Quest y practique con la solución más reciente de Google para la migración de VM. Como beneficio adicional, incluimos un lab básico sobre Google Kubernetes Engine para aquellos que necesiten un repaso.
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If you want to take your Google Cloud networking skills to the next level, look no further. This course is composed of labs that cover real-life use cases and it will teach you best practices for overcoming common networking bottlenecks. From getting hands-on practice with testing and improving network performance, to integrating high-throughput VPNs and networking tiers, Network Performance and Optimization is an essential course for Google Cloud developers who are looking to double down on application speed and robustness.
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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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Este curso introductorio es único entre las demás ofertas de cursos. Los labs se seleccionaron para brindar a los profesionales de TI experiencia práctica con los temas y servicios que aparecen en la certificación Associate Cloud Engineer de Google Cloud. Este curso se compone de labs específicos que abarcan desde IAM y redes hasta la implementación de Kubernetes Engine, y que pondrán a prueba tus conocimientos sobre Google Cloud. Ten en cuenta que, si bien realizar estos labs te permitirá aumentar tus capacidades y habilidades, te recomendamos que además consultes la guía del examen y otros recursos de preparación disponibles.
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The Google Cloud Platform provides many different frameworks and options to fit your application’s needs. In this introductory-level quest, you will get plenty of hands-on practice deploying sample applications on Google App Engine. You will also dive into other web application frameworks like Firebase, Wordpress, and Node.js and see firsthand how they can be integrated with Google Cloud.
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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
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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, el usuario experimentado de Google Cloud aprenderá a describir e iniciar recursos en la nube con Terraform, una herramienta de código abierto que codifica las APIs en archivos de configuración declarativos que se pueden compartir entre los miembros del equipo, tratarse como código, editarse, revisarse o cambiar de versión. En estos labs prácticos, trabajarás con plantillas de ejemplo y aprenderás a iniciar una variedad de configuraciones, desde servidores simples hasta aplicaciones con balanceo de cargas completo.
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Si eres un desarrollador principiante de soluciones en la nube que busca adquirir experiencia práctica más allá de lo aprendido en Conceptos básicos de Google Cloud, este curso es para ti. Obtendrás experiencia práctica a través de labs que profundizan en Cloud Storage y otros servicios de aplicaciones clave, como Monitoring y Cloud Functions. Desarrollarás habilidades valiosas que se pueden aplicar a cualquier iniciativa de Google Cloud.
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Las herramientas de redes son un tema clave de la computación en la nube. Es la tecnología subyacente de Google Cloud y conecta todos tus recursos y servicios entre sí. En este curso, se abordarán los servicios esenciales de herramientas de redes de Google Cloud y obtendrás experiencia práctica con herramientas especializadas para desarrollar redes consolidadas. Desde los pormenores de las VPC hasta la creación de balanceadores de cargas de nivel empresarial, Automatiza la implementación y administra el tráfico en una red de Google Cloud te dará la experiencia práctica necesaria para empezar a crear redes sólidas de inmediato.
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Learn the ins and outs of Google Cloud's operations suite, an important service for generating insights into the health of your applications. It provides a wealth of information in application monitoring, report logging, and diagnoses. These labs will give you hands-on practice with and will teach you how to monitor virtual machines, generate logs and alerts, and create custom metrics for application data. It is recommended that the students have at least earned a Badge by completing the Google Cloud Essentials. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this course, enroll in and finish the challenge lab at the end of the Monitor and Log with Google Cloud Operations Suite to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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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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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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This quest offers hands-on practice with Cloud Data Fusion, a cloud-native, code-free, data integration platform. ETL Developers, Data Engineers and Analysts can greatly benefit from the pre-built transformations and connectors to build and deploy their pipelines without worrying about writing code. This Quest starts with a quickstart lab that familiarises learners with the Cloud Data Fusion UI. Learners then get to try running batch and realtime pipelines as well as using the built-in Wrangler plugin to perform some interesting transformations on data.
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Organizations around the world rely on Apache Kafka to integrate existing systems in real time and build a new class of event streaming applications that unlock new business opportunities. Google and Confluent are in a partnership to deliver the best event streaming service based on Apache Kafka and to build event driven applications and big data pipelines on Google Cloud Platform. In this course, you will first learn how to deploy and create a streaming data pipeline with Apache Kafka, then try out the different functionalities of the Confluent Platform.
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Containerized applications have changed the game and are here to stay. With Kubernetes, you can orchestrate containers with ease, and integration with the Google Cloud Platform is seamless. In this advanced-level quest, you will be exposed to a wide range of Kubernetes use cases and will get hands-on practice architecting solutions over the course of 8 labs. From building Slackbots with NodeJS, to deploying game servers on clusters, to running the Cloud Vision API, Kubernetes Solutions will show you first-hand how agile and powerful this container orchestration system is.
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Google Cloud is committed to supporting Windows workloads in its frameworks and services. In this advanced-level quest, you will get hands-on practice running many of the popular Windows services on Google Cloud. For example, you will learn how to instantiate Microsoft SQL databases, cloud tools for Powershell on Google Cloud Platform frameworks.
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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. Por suerte, Google Cloud proporciona servicios fáciles de usar en estas áreas y, con este curso de nivel básico, puedes dar tus primeros pasos con herramientas como BigQuery, la API de Cloud Speech y Video Intelligence.
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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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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
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In this introductory level Quest you will gain practical experience on the fundamentals of sports data science using BigQuery. Start your journey by creating a soccer dataset in BigQuery by importing CSV and JSON files. Harness the power of BigQuery with sophisticated SQL analytical concepts, including using BigQuery ML to train an expected goals model on the soccer event data and evaluate the impressiveness of World Cup goals.
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Complete the introductory Migrate MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Services skill badge to demonstrate skills in the following: migrating MySQL data to Cloud SQL using different job types and connectivity options available in Database Migration Service and migrating MySQL user data when running Database Migration Service jobs. 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 quest, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
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This course offers hands-on practice with migrating MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Service. You start with an introductory lab that briefly reviews how to get started with Cloud SQL for MySQL, including how to connect to Cloud SQL instances using the Cloud Console. Then, you continue with two labs focused on migrating MySQL databases to Cloud SQL using different job types and connectivity options available in Database Migration Service. The course ends with a lab on migrating MySQL user data when running Database Migration Service jobs.
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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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¿Macrodatos, aprendizaje automático y datos científicos? Parece la combinación perfecta. En esta Quest de nivel avanzado, obtendrá experiencia práctica en servicios de GCP como Big Query, Dataproc y Tensorflow, aplicándolos a casos prácticos en los que se usan conjuntos de datos científicos de la vida real. Mediante la adquisición de experiencia en tareas como el análisis de datos de terremotos y la agregación de imágenes satelitales, Scientific Data Processing lo ayudará a expandir sus habilidades en macrodatos y aprendizaje automático para que pueda solucionar problemas propios relacionados con un amplio espectro de disciplinas científicas.
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Blockchain and related technologies, such as distributed ledger and distributed apps, are becoming new value drivers and solution priorities in many industries. In this course you will gain hands-on experience with distributed ledger and the exploration of blockchain datasets in Google Cloud. It brings the research and solution work of Google's Allen Day into self-paced labs for you to run and learn directly. Since this course uses advanced SQL in BigQuery, a SQL-in-BigQuery refresher lab is at the start.
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Esta es la primera de las dos Quests de labs prácticos derivada de los ejercicios del libro Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, editado por O'Reilly Media, Inc. En esta primera Quest, en el capítulo 8, tiene la oportunidad de practicar todos los aspectos de la transferencia, la preparación, el procesamiento, las consultas, la exploración y la visualización de los conjuntos de datos con las herramientas y los servicios de Google Cloud Platform.
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¿Desea convertir sus datos de marketing en estadísticas y compilar paneles? Reúna todos sus datos en un solo lugar para lograr un análisis a gran escala y poder compilar modelos. Aprenda a consultar sus datos y utilice BigQuery para obtener información repetible, escalable y valiosa. BigQuery es la base de datos estadísticos de Google de bajo costo, NoOps y completamente administrada. Con BigQuery, puede consultar muchos terabytes de datos sin tener que administrar infraestructuras y sin necesitar un administrador de base de datos. BigQuery usa SQL y puede aprovechar el modelo de prepago. BigQuery le permite enfocarse en el análisis de datos para buscar estadísticas valiosas.
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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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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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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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Earn a skill badge by completing the Create Conversational AI Agents with Dialogflow CX quest, where you will learn how to create a conversational virtual agent, including how to: define intents and entities, use versions and environments, create conversational branching, and use IVR features. 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 quest, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
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In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Python. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Python applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Python applications straight away.
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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
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Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.
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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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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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Obtén la insignia de habilidad intermedia Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML y demuestra tus capacidades para crear canalizaciones de transformación de datos en BigQuery con Dataprep de Trifacta; usar Cloud Storage, Dataflow y BigQuery para crear flujos de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL), y crear modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML. Una insignia de de habilidad es una insignia digital exclusiva otorgada por Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma, y que prueba tu capacidad para aplicar tus conocimientos en un entorno interactivo y práctico. Completa la insignia de habilidad del curso y el Lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia digital que podrás compartir en tus redes.
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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. 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 the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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¿Quiere optimizar o compilar su almacén de datos? Aprenda las prácticas recomendadas para extraer, transformar y cargar sus datos en Google Cloud con BigQuery. En esta serie de labs interactivos, creará y optimizará su almacén de datos con una variedad de conjuntos de datos públicos de BigQuery a gran escala. BigQuery es la base de datos estadísticos de Google de bajo costo, NoOps y completamente administrada. Con BigQuery, puede consultar muchos terabytes de datos sin tener que administrar infraestructuras y sin necesitar un administrador de base de datos. BigQuery usa SQL y puede aprovechar el modelo de prepago. BigQuery le permite enfocarse en el análisis de datos para buscar estadísticas valiosas.
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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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Completa la insignia de habilidad introductoria Implementa el balanceo de cargas en Compute Engine y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: escribir comandos de gcloud y usar Cloud Shell, crear e implementar máquinas virtuales en Compute Engine, y configurar balanceadores de cargas de red y HTTP. 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 esta insignia de habilidad y el Lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia que puedes compartir con tus contactos.
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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.
Select a Google Cloud Database for Your Applications
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[CEPF L300 Course]: Databases
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Acelera el intercambio de conocimientos con Agentspace
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GCC Tech Learning Packs - Streaming Analytics - SME Academy
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Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
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IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos
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Inspecciona documentos enriquecidos con Gemini multimodal y RAG multimodal
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Búsqueda de vectores y embeddings
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Ingeniería de atributos
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Crea un almacén de datos con BigQuery
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GCC Technical Specialty Learning Packs - Data Management - Prerequisites
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[DEPRECATED] Building Advanced Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
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Baseline: Deploy & Develop
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Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
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Administra la infraestructura de nube con Terraform
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Kubernetes en Google Cloud
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Building Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
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Getting Started with Apache Kafka and Confluent Platform on Google Cloud
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Deprecated Kubernetes Solutions
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Understanding LookML in Looker
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Sports Analytics: Pitch Perfect BigQuery
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Migrate MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Service
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Migrating MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Service
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Data Science on the Google Cloud Platform
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Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned ene 10, 2022 EST
Preparación para el proceso de certificación Professional Data Engineer
Earned ene 8, 2022 EST
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NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
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DEPRECATED BigQuery for Data Analysis
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Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML
Earned jul 24, 2020 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned jul 24, 2020 EDT
BigQuery for Data Warehousing
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Cloud SQL
Earned jul 22, 2020 EDT
Implementa el balanceo de cargas en Compute Engine
Earned jul 22, 2020 EDT
Google Cloud Essentials
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