Miembro desde 2023
Baseline: Infrastructure
Earned jul 18, 2023 EDT
Google Cloud Essentials
Earned jul 18, 2023 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Español
Earned jul 18, 2023 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Español
Earned jul 6, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned jun 24, 2023 EDT
Si es un desarrollador principiante de soluciones en la nube que busca adquirir experiencia práctica además de la que le proporciona GCP Essentials, esta Quest es ideal para usted. Los labs que se integran a Cloud Storage y otros servicios de aplicaciones clave como Stackdriver y Cloud Functions le permitirán lograrlo. Si realiza esta Quest, desarrollará habilidades valiosas que pueden aplicarse a cualquier iniciativa de GCP. En los videos de 1 minuto, se le explicarán los conceptos clave de estos labs.
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.
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 Data Engineering on Google Cloud. Después de completar este curso, inscríbase en Building Batch Data Pipelines on Google Cloud.
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.
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.