Matt Regojos
Miembro desde 2021
Liga de Oro
58405 puntos
Miembro desde 2021
Este curso se diseñó para que los estudiantes comprendan de forma integral los servicios principales de Google Workspace. Los estudiantes explorarán cómo habilitar, inhabilitar y configurar los parámetros de estos servicios, incluidos Gmail, Calendario, Drive, Meet, Chat y Documentos. Luego, aprenderán a implementar y administrar Gemini para empoderar a sus usuarios. Por último, examinarán casos de uso de AppSheet y Apps Script para automatizar tareas y ampliar la funcionalidad de las aplicaciones de Google Workspace.
Este curso está diseñado para que se comprenda la administración de recursos y usuarios de Google Workspace. Los estudiantes explorarán la configuración de las unidades organizativas para ajustarla a las necesidades de su organización. Además, descubrirán cómo administrar varios tipos de Grupos de Google. También desarrollarán habilidades para administrar la configuración de dominios en Google Workspace. Por último, dominarán la optimización y estructuración de recursos en su entorno de Google Workspace.
La Inteligencia Artificial (IA) ofrece posibilidades transformadoras, aunque también presenta nuevos desafíos de seguridad. En este curso, los líderes de seguridad y protección de datos aprenderán las estrategias para administrar de forma segura la IA en sus organizaciones. Descubre un framework para identificar y mitigar proactivamente riesgos específicos de la IA, proteger datos sensibles, garantizar el cumplimiento y crear una Infraestructura de IA resiliente. Elige casos de uso de cuatro sectores diferentes para explorar cómo se aplican estas estrategias a situaciones del mundo real.
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.
IA generativa: descubre los conceptos fundamentales es el segundo curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa. En este curso, descubrirás los conceptos fundamentales de la IA generativa explorando las diferencias entre esta, el AA y la IA, y comprendiendo cómo los diferentes tipos de datos permiten abordar desafíos empresariales con la IA generativa. También conocerás las estrategias de Google Cloud para abordar las limitaciones de los modelos de base y los desafíos clave para desarrollar e implementar la IA de forma responsable y segura.
IA generativa: más allá del chatbot es el primer curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa y no tiene requisitos previos. El objetivo de este curso es profundizar los conocimientos básicos sobre chatbots para explorar el verdadero potencial de la IA generativa para tu organización. Explorarás conceptos como los modelos de base y la ingeniería de instrucciones, que son fundamentales para aprovechar el poder de la IA generativa. Este curso también te sirve como guía para las consideraciones importantes que debes tener cuando desarrollas una estrategia de IA generativa exitosa para tu organización.
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications. In this course, you learn about the fundamentals of Cloud Run, its resource model and the container lifecycle. You learn about service identities, how to control access to services, and how to develop and test your application locally before deploying it to Cloud Run. The course also teaches you how to integrate with other services on Google Cloud so you can build full-featured applications.
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.
Obtén una insignia de habilidad completando el curso Arquitectura de la nube: Diseña, implementa y administra y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: implementar un sitio web de acceso público con servidores web de Apache, configurar una VM de Compute Engine con secuencias de comandos de inicio, configurar el RDP seguro con un host de bastión de Windows y reglas de firewall, compilar y, luego, implementar una imagen de Docker en un clúster de Kubernetes para luego actualizarlo, y crear una instancia de Cloud SQL e importarla a una base de datos de MySQL. Esta insignia de habilidad es un excelente recurso para entender los temas que aparecerán en el examen de certificación Google Cloud Certified Professional Cloud Architect. 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 i…
Completa la insignia de habilidad introductoria Supervisa y registra con Google Cloud Observability y demuestra tus habilidades para hacer lo siguiente: supervisar máquinas virtuales en Compute Engine; usar Cloud Monitoring para supervisar múltiples proyectos; expandir las capacidades de supervisión y registro a Cloud Functions; crear y enviar métricas de aplicaciones personalizadas, y configurar alertas de Cloud Monitoring en función de métricas personalizadas. 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 compartir con tu red.
En este curso, aprenderás las habilidades básicas para implementar prácticas de DevSecOps seguras y eficientes en Google Cloud. Aprenderás a proteger tu canalización de desarrollo con servicios de Google Cloud como Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Deploy y Autorización Binaria. Esto te permite crear, probar e implementar aplicaciones alojadas en contenedores con controles de seguridad en toda la canalización de CI/CD.
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.
Te damos la bienvenida a la segunda parte y final del curso, Observabilidad en Google Cloud. Abordaremos todo sobre las herramientas de administración del rendimiento de las aplicaciones, como Error Reporting, Cloud Trace y Cloud Profiler.
Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudios para el examen de certificación de PMLE (Professional Machine Learning Engineer). Los estudiantes conocerán la amplitud y el alcance de los dominios que se incluyen en el examen. Además, evaluarán su nivel de preparación para el examen y crearán un plan de estudio personal.
Este es el quinto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, combinarás y aplicarás conceptos clave, como los principios de seguridad de la nube, la administración de riesgos, la identificación de vulnerabilidades, la administración de incidentes y las comunicaciones sobre crisis en un proyecto final interactivo. Además, terminarás la reanudación de tus actualizaciones y practicarás todas las técnicas nuevas sobre entrevistas que aprendiste, y que te prepararán para postularte con confianza a entrevistas de trabajos relacionados con este campo.
Este es el cuarto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, te enfocarás en desarrollar capacidades relacionadas con el registro, la seguridad y la supervisión de alertas, así como técnicas para mitigar los ataques. Obtendrás conocimientos valiosos para personalizar feeds de amenazas, gestionar incidentes, manejar comunicaciones sobre crisis, hacer análisis de causa raíz y dominar las comunicaciones para la respuesta ante incidentes y posteriores al evento. Con las herramientas de Google Cloud, aprenderás a identificar los indicadores de compromiso y prepararte para la continuidad de la empresa y la recuperación ante desastres. Además de estas habilidades técnicas, continuarás actualizando tu currículum y practicando las técnicas para responder a entrevistas.
Este es el tercero de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, explorarás los principios de la administración de identidades y el control de acceso en un entorno de nube, abarcando elementos clave como las 3 A (autenticación, autorización y auditoría), el manejo de credenciales y la administración de certificados. También explorarás temas esenciales en la administración de amenazas y vulnerabilidades, los principios nativos de la nube y las medidas de protección de datos. Después de completar este curso, tendrás las habilidades y el conocimiento necesarios para proteger los recursos basados en la nube y la información sensible de la organización. Además, seguirás interactuando con recursos de desarrollo profesional y perfeccionarás tus técnicas para entrevistas, lo que te preparará para el siguiente paso de tu recorrido.
Este es el segundo de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, explorarás los marcos de trabajo de administración de riesgos en la nube de uso común. Para ello, aprenderás sobre los dominios de seguridad, los ciclos de vida de cumplimiento y los estándares de la industria, como la HIPAA, el CSF del NIST y los SOC. Desarrollarás habilidades relacionadas con la identificación de riesgos, la implementación de controles de seguridad, la evaluación de cumplimiento y la administración de protección de datos. Adicionalmente, obtendrás experiencia práctica con Google Cloud y herramientas de múltiples nubes específicas para el riesgo y el cumplimiento. Este curso también incorpora técnicas para solicitudes de empleo y preparación de entrevistas, lo que brinda una base integral para comprender y abordar eficazmente el complejo panorama de la administración de riesgos en la nube.
Este es el primero de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, explorarás los aspectos esenciales de la seguridad cibernética, incluidos el ciclo de vida de seguridad, la transformación digital y los conceptos clave de la computación en la nube. Identificarás las herramientas habituales que usan los analistas de seguridad en la nube de nivel básico para automatizar tareas.
La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) representan una evolución importante en las tecnologías de la información que están transformando rápidamente una amplia variedad de sectores. En el curso “Innova con la Inteligencia Artificial de Google Cloud”, se exploran las maneras en que las organizaciones pueden usar la IA y el AA para transformar sus procesos empresariales. 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.
A medida que las organizaciones trasladan sus datos y aplicaciones a la nube, deben enfrentar nuevos desafíos de seguridad. En el curso Confianza y seguridad con Google Cloud, se exploran los conceptos básicos de la seguridad en la nube, el valor del enfoque multicapas de Google Cloud para la seguridad de la infraestructura y cómo Google se gana y mantiene la confianza de los clientes en 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.
Organizaciones de todos los tamaños están aprovechando la potencia y flexibilidad de la nube para transformar sus operaciones. Sin embargo, administrar y escalar eficazmente los recursos en la nube puede ser una tarea compleja. En Escala con Google Cloud Operations, se exploran los conceptos fundamentales de las operaciones modernas, la confiabilidad y la resiliencia en la nube, y cómo Google Cloud puede ayudar con esas tareas. Como parte de la ruta de aprendizaje de 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.
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.
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.
Existe mucho entusiasmo sobre la tecnología de la nube y la transformación digital, pero también muchas preguntas sin respuesta. Por ejemplo: ¿Qué es la tecnología de la nube? ¿Qué significa transformación digital? ¿De qué manera puede ser útil la tecnología de la nube para la organización? ¿Cómo se puede comenzar? Si te has hecho alguna de esas preguntas, estás en el lugar indicado. En este curso, se proporciona una descripción general de los tipos de oportunidades y desafíos a los que las empresas suelen enfrentarse en su recorrido de transformación digital. Si quieres aprender sobre la tecnología de la nube para sobresalir en tu rol y ayudar a desarrollar el futuro de tu empresa, entonces este curso introductorio sobre transformación digital es para ti. Este curso es parte de la ruta de aprendizaje de Líder digital de Cloud.
En este curso, se enseñan a los participantes técnicas para supervisar y mejorar el rendimiento de la infraestructura y las aplicaciones en Google Cloud. Con una combinación de presentaciones, demostraciones, labs prácticos y casos de éxito del mundo real, los asistentes adquieren experiencia para supervisar la pila completa, administrar y analizar registros en tiempo real, depurar código en producción, hacer un seguimiento de los cuellos de botella en el rendimiento de las aplicaciones y crear perfiles de uso de CPU y memoria.
En este curso, se presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción. Los estudiantes obtendrán experiencia práctica con la transferencia de transmisión de Vertex AI Feature Store en la capa de SDK.
En este curso, se presentan las ofertas de aprendizaje automático (AA) en Google Cloud que compilan proyectos de IA predictiva y generativa. También se exploran las tecnologías, los productos y las herramientas disponibles durante el ciclo de vida desde los datos hasta la IA, que engloban los fundamentos, el desarrollo y las soluciones de IA. El objetivo es ayudar a científicos de datos, ingenieros de AA y desarrolladores de IA a mejorar sus habilidades y conocimientos a través de experiencias de aprendizaje atractivas y ejercicios prácticos.
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.
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.
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.
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.
Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudios para el examen de certificación de PCA (Professional Cloud Architect). 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.
Este curso te permite estructurar tu preparación para el examen de Associate Cloud Engineer. Aprenderás sobre los dominios de Google Cloud que se incluyen en el examen y la forma de crear un plan de estudio para saber más de ellos.
En este curso, se proporciona una introducción al uso de Terraform para Google Cloud. Permite que los participantes describan cómo se puede usar Terraform para implementar infraestructura como código y aplicar algunas de sus características y funcionalidades clave para crear y administrar la infraestructura de Google Cloud. Además, obtendrán experiencia práctica en la compilación y administración de recursos de Google Cloud con Terraform.
Te damos la bienvenida al curso Introducción a Google Kubernetes Engine. Si te interesa Kubernetes, una capa de software ubicada entre tus aplicaciones y la infraestructura de tu hardware, estás en el lugar correcto. Google Kubernetes Engine te ofrece Kubernetes como un servicio administrado en Google Cloud. El objetivo de este curso es presentar los conceptos básicos de Google Kubernetes Engine o GKE, como se conoce comúnmente, y cómo alojar aplicaciones en contenedores y ejecutarlas en Google Cloud. El curso comienza con una introducción básica a Google Cloud, seguida de una descripción general de los contenedores y Kubernetes, la arquitectura de Kubernetes y las operaciones de esta plataforma.
Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Implementa flujos de trabajo de DevOps en Google Cloud para demostrar tus capacidades para hacer lo siguiente: crear repositorios de Git con Cloud Source Repositories; lanzar, administrar y escalar implementaciones en Google Kubernetes Engine (GKE), y diseñar canalizaciones de CI/CD que automatizan la compilación y la implementación de imágenes de contenedor en GKE. 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 compartir con tu red.
En muchas organizaciones de TI, los incentivos no se alinean con los desarrolladores, que buscan agilidad, y los operadores, que se enfocan en la estabilidad. La ingeniería de confiabilidad de sitios (SRE) es el enfoque que usa Google para alinear los incentivos entre los equipos de desarrollo y operaciones, y brindar asistencia en la producción de servicios fundamentales. Adoptar las prácticas técnicas y culturales de la SRE puede ayudar a mejorar la colaboración entre las empresas y sus departamentos de TI. En este curso se presentan las prácticas clave de la SRE de Google y la función importante que tienen los líderes empresariales y de TI en el éxito de la adopción organizacional de este enfoque.
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.
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.
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.
En este curso, los estudiantes aprenderán a crear soluciones altamente confiables y eficientes en Google Cloud usando patrones de diseño comprobados. Es la continuación de los cursos Diseño de arquitecturas con Google Compute Engine o Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine. Se presupone que los equipos tienen experiencia práctica con las tecnologías que se abordan en cualquiera de esos cursos. A través de una serie de presentaciones, actividades de diseño y labs prácticos, los participantes aprenderán a definir y equilibrar los requisitos comerciales y técnicos para diseñar implementaciones de Google Cloud altamente confiables y disponibles, así como seguras y rentables.
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.
En este curso acelerado a pedido, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud. A través de una combinación de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes exploran y, también, implementan elementos de las soluciones, como la interconexión segura de redes, el balanceo de cargas, el ajuste de escala automático, la automatización de la infraestructura y los servicios administrados.
En este curso acelerado a pedido, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud, con un enfoque en Compute Engine. Mediante una serie de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes pueden explorar y, también, implementar elementos de soluciones, incluidos componentes de infraestructura, como redes, sistemas y servicios de aplicaciones. En este curso, también se aborda la implementación de soluciones prácticas, incluidas las claves de encriptación proporcionadas por el cliente, la administración de seguridad y accesos, las cuotas y la facturación, y la supervisión de recursos.
En este curso acelerado on demand, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud, con un enfoque en Compute Engine. Mediante una serie de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes pueden explorar y, también, implementar elementos de soluciones, incluidos componentes de infraestructura, como redes, máquinas virtuales y servicios de aplicaciones. Aprenderás a usar Google Cloud mediante la consola y Cloud Shell. También te familiarizarás con la función de un arquitecto de nube, enfoques para el diseño de la infraestructura y la configuración de redes virtuales con una nube privada virtual (VPC), proyectos, redes, subredes, direcciones IP, rutas y reglas de firewall.
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.
Para ganar una insignia de habilidad, completa el curso Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud. Allí aprenderás a crear y conectar una infraestructura de nube centrada en el almacenamiento usando las capacidades básicas de las siguientes tecnologías: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions y Pub/Sub. 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 tu red.
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.
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.
No es ningún secreto que el aprendizaje automático es uno de los campos de mayor crecimiento en tecnología, y Google Cloud Platform desempeñó un papel decisivo como impulsor de su desarrollo. Con una gran cantidad de API, GCP cuenta con una herramienta para casi cualquier trabajo de aprendizaje automático. En esta Quest de nivel avanzado, adquirirá experiencia práctica en las API de aprendizaje automático cuando complete los labs Cómo implementar un chatbot de IA con Dialogflow y Cómo detectar etiquetas, rostros y puntos de referencia en imágenes con la API de Cloud Vision, entre otros.
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.
En este curso, se presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción. Los ingenieros profesionales de aprendizaje automático usan herramientas para mejorar y evaluar continuamente los modelos implementados. Trabajan con científicos de datos (o pueden serlo) que desarrollan modelos para ofrecer velocidad y rigor en la implementación de modelos con el mejor rendimiento.
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.
¿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.
En este curso, analizaremos los componentes y las prácticas recomendadas de la creación de sistemas de AA de alto rendimiento en entornos de producción. Veremos algunas de las consideraciones más comunes tras la creación de estos sistemas, p. ej., entrenamiento estático, entrenamiento dinámico, inferencia estática, inferencia dinámica, TensorFlow distribuido y TPU. Este curso se enfoca en explorar las características que conforman un buen sistema de AA más allá de su capacidad de realizar predicciones correctas.
En este curso, se aplica un enfoque real en el flujo de trabajo del AA a través de un caso de éxito. Un equipo de AA trabaja con varios requisitos empresariales y casos de uso de AA. El equipo debe comprender las herramientas necesarias para la administración de los datos y considerar el mejor enfoque para su procesamiento previo. Al equipo se le presentan tres opciones con las que puede crear modelos de AA para dos casos de uso. En el curso, se explica por qué el equipo usará AutoML, BigQuery ML o entrenamiento personalizado para lograr sus objetivos.
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.
El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar su calidad y cómo realizar análisis exploratorios de ellos. Describimos Vertex AI AutoML y cómo crear, entrenar e implementar un modelo de AA sin escribir una sola línea de código. Conocerás los beneficios de BigQuery ML. Luego, se analiza cómo optimizar un modelo de aprendizaje automático (AA) y cómo la generalización y el muestreo pueden ayudar a evaluar la calidad de los modelos de AA para el entrenamiento personalizado.
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.
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.
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.
¿Cuáles son las prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Google Cloud? ¿Qué es Vertex AI y cómo se puede utilizar la plataforma para crear, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático de AutoML sin escribir una sola línea de código? ¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? Google considera que el aprendizaje automático es diferente: se trata de proporcionar una plataforma unificada para conjuntos de datos administrados, un almacén de atributos, una forma de crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático sin escribir una sola línea de código, así como proporcionar la capacidad de etiquetar datos y crear notebooks de Workbench utilizando frameworks como TensorFlow, SciKit-learn, Pytorch, R y otros. Vertex AI Platform también ofrece la posibilidad de entrenar modelos personalizados, crear canalizaciones de componentes y realizar predicciones en línea y por lotes. Además, analiza…
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.
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.
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.
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.