App Deployment, Debugging, and Performance - Español
Earned dic 4, 2023 EST
Managing Security in Google Cloud - Español
Earned dic 4, 2023 EST
Application Development with Cloud Run
Earned nov 27, 2023 EST
Building No-Code Apps with AppSheet: Foundations
Earned nov 24, 2023 EST
Understand Your Google Cloud Costs
Earned nov 24, 2023 EST
Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI
Earned nov 23, 2023 EST
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features - Español
Earned nov 23, 2023 EST
Develop Serverless Apps with Firebase
Earned nov 23, 2023 EST
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned nov 16, 2023 EST
Machine Learning in the Enterprise - Español
Earned nov 15, 2023 EST
Production Machine Learning Systems - Español
Earned nov 15, 2023 EST
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned nov 10, 2023 EST
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned nov 9, 2023 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Español
Earned nov 8, 2023 EST
Launching into Machine Learning - Español
Earned nov 8, 2023 EST
Feature Engineering - Español
Earned oct 24, 2023 EDT
TensorFlow on Google Cloud - Español
Earned oct 24, 2023 EDT
Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - Español
Earned oct 2, 2023 EDT
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Español
Earned oct 2, 2023 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML
Earned sep 28, 2023 EDT
Build a Data Warehouse with BigQuery
Earned sep 28, 2023 EDT
Preparing for Your Professional Data Engineer Journey - Español
Earned sep 25, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned sep 25, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations - Español
Earned sep 22, 2023 EDT
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud - Español
Earned sep 21, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations - Español
Earned sep 21, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Developing Pipelines - Español
Earned sep 20, 2023 EDT
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Español
Earned sep 14, 2023 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Español
Earned sep 13, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Español
Earned sep 12, 2023 EDT
Prepare Data for ML APIs on Google Cloud
Earned sep 11, 2023 EDT
Course Description:
Más información
Este curso de capacitación de autoaprendizaje brinda a los participantes conocimientos generales de los controles y las técnicas de seguridad en Google Cloud. A través de clases grabadas, demostraciones y labs prácticos, los participantes exploran y también implementan los componentes de una solución de Google Cloud segura, incluidos Cloud Identity, Resource Manager, Cloud IAM, firewalls de nube privada virtual, Cloud Load Balancing, intercambio de tráfico de Cloud, Cloud Interconnect y Controles del servicio de VPC.
Este es el primer curso de la serie Seguridad en Google Cloud. Después de completarlo, inscríbete en el curso Security Best Practices in Google Cloud.
Más información
This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications
Más información
In this course you will learn the fundamentals of no-code app development and recognize use cases for no-code apps. The course provides an overview of the AppSheet no-code app development platform and its capabilities. You learn how to create an app with data from spreadsheets, create the app’s user experience using AppSheet views and publish the app to end users.
Más información
Esta Quest es más apropiada para quienes desempeñan cargos relacionados con la tecnología o las finanzas y son responsables de administrar los costos de GCP. Aprenderá a configurar una cuenta de facturación, a organizar recursos y a administrar permisos de acceso a la facturación. En los labs prácticos, aprenderá a ver sus facturas, a hacer un seguimiento de sus costos de GCP con informes de facturación, a analizar sus datos de facturación con Hojas de cálculo de Google o BigQuery, y a crear paneles de facturación personalizados con Data Studio.
Más información
Earn the intermediate skill badge by completing the Build and Deploy Machine Learning Solutions with Vertex AI course, where you will learn how to use Google Cloud's Vertex AI platform, AutoML, and custom training services to train, evaluate, tune, explain, and deploy machine learning models. This skill badge course is for professional Data Scientists and Machine Learning Engineers. 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.
Más información
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.
Más información
Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Develop Serverless Apps with Firebase y demuestra tus capacidades para hacer lo siguiente: diseñar arquitecturas y compilar aplicaciones web sin servidores con Firebase; usar Firestore para administrar bases de datos; automatizar procesos de implementación con Cloud Build, e integrar la funcionalidad Asistente de Google en tus aplicaciones. 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 y el lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia de habilidad que puedes compartir con tu red.
Más información
In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine.
This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
Más información
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.
Más información
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.
Más información
This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
Más información
This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models.
The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data.
The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models.
Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.
Más información
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.
Más información
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.
Más información
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.
Más información
En este curso, se explica cómo diseñar y crear una canalización de datos de entrada de TensorFlow, cómo crear modelos de AA con TensorFlow y Keras, cómo mejorar la precisión de los modelos de AA, cómo escribir modelos de AA para uso escalado y cómo escribir modelos de AA especializados.
Más información
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.
Más información
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure 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.
Más información
Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML y demuestra tus capacidades para hacer lo siguiente: compilar canalizaciones para transformar datos en BigQuery con Dataprep de Trifacta; usar Cloud Storage, Dataflow y BigQuery para crear flujos de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL); compilar modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML, y usar Cloud Composer para copiar datos en múltiples ubicaciones. Una insignia 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.
Más información
Completa la insignia de habilidad intermedia Build a Data Warehouse with 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.
Más información
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.
Más información
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.
Más información
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.
Más información
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.
Más información
Este curso corresponde a la 1ª parte de una serie de 3 cursos llamada Serverless Data Processing with 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.
Más información
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.
Más información
Las canalizaciones de datos suelen realizarse según uno de los siguientes 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, gráficos de canalización en Cloud Data Fusion y procesamiento de datos sin servidores en Dataflow. Los alumnos obtendrán experiencia práctica en la compilación de componentes de canalizaciones de datos en Google Cloud con Qwiklabs.
Más información
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.
Más información
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.
Más información
Completa la insignia de habilidad introductoria Prepare Data for ML APIs on 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.
App Deployment, Debugging, and Performance - Español
Earned dic 4, 2023 EST
Managing Security in Google Cloud - Español
Earned dic 4, 2023 EST
Application Development with Cloud Run
Earned nov 27, 2023 EST
Building No-Code Apps with AppSheet: Foundations
Earned nov 24, 2023 EST
Understand Your Google Cloud Costs
Earned nov 24, 2023 EST
Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI
Earned nov 23, 2023 EST
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features - Español
Earned nov 23, 2023 EST
Develop Serverless Apps with Firebase
Earned nov 23, 2023 EST
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned nov 16, 2023 EST
Machine Learning in the Enterprise - Español
Earned nov 15, 2023 EST
Production Machine Learning Systems - Español
Earned nov 15, 2023 EST
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned nov 10, 2023 EST
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned nov 9, 2023 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Español
Earned nov 8, 2023 EST
Launching into Machine Learning - Español
Earned nov 8, 2023 EST
Feature Engineering - Español
Earned oct 24, 2023 EDT
TensorFlow on Google Cloud - Español
Earned oct 24, 2023 EDT
Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - Español
Earned oct 2, 2023 EDT
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Español
Earned oct 2, 2023 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML
Earned sep 28, 2023 EDT
Build a Data Warehouse with BigQuery
Earned sep 28, 2023 EDT
Preparing for Your Professional Data Engineer Journey - Español
Earned sep 25, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned sep 25, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations - Español
Earned sep 22, 2023 EDT
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud - Español
Earned sep 21, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations - Español
Earned sep 21, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Developing Pipelines - Español
Earned sep 20, 2023 EDT
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Español
Earned sep 14, 2023 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Español
Earned sep 13, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Español
Earned sep 12, 2023 EDT
Prepare Data for ML APIs on Google Cloud
Earned sep 11, 2023 EDT