Los equipos de nube modernos se basan en la automatización y un sólido conocimiento de la plataforma para avanzar con mayor rapidez e inteligencia. En este recorrido, implementarás balanceadores de carga de Kubernetes y Cloud SQL con Terraform, reforzarás la observabilidad con Cloud Logging y personalizarás las experiencias de analítica en Looker con Liquid. También pondrás a prueba tus conocimientos mediante cuestionarios de Arcade basados en roles, desde Profesional de Datos e Ingeniero de Bases de Datos hasta Administrador de Espacios de Trabajo, lo que mejorará tu confianza técnica y tu preparación para el mundo real.
¡El Arcade Sprint 1 de este mes ya está disponible! Está diseñado para un aprendizaje rápido. Como los laboratorios están abiertos todo el mes, no hay prisa; simplemente participa cuando tengas tiempo. Ganarás 1 Punto Arcade y una nueva habilidad con cada paso. Así de simple: ¡consigue tu punto y mantén el ritmo!
Las experiencias de datos excepcionales no surgen por casualidad — se modelan, optimizan y escalan con intención. En este desafío, construirás una base sólida con Looker mediante la creación de consultas modeladas, la definición de medidas y dimensiones, la modularización de LookML con extensiones y el refinamiento de la lógica mediante funciones y operadores. Filtrarás exploraciones, fusionarás resultados y ordenarás insights para descubrir lo que realmente importa. También mejorarás el rendimiento con el almacenamiento en caché y explorarás el procesamiento distribuido con Dataproc. Estas son las mismas capacidades que Zoomcar utilizó en Google Cloud para modernizar su pila de datos, ¡y ahora tú también puedes desarrollarlas!
Las aplicaciones modernas no sólo tienen que funcionar: tienen que funcionar de forma inteligente, rápida y segura. Con estos laboratorios, se pondrá manos a la obra con las herramientas básicas que impulsan las experiencias conectadas de hoy en día. Configurará redes VPC, gestionará identidades con IAM e IAP y supervisará sistemas con Prometheus y Cloud Monitoring. También desplegará aplicaciones sin servidor con Cloud Run y generará PDF con Go. Es todo lo que necesita para perfeccionar sus conocimientos de redes, ¡rápidamente!
¡Hola! ¡Estás invitado a jugar con el Arcade Trivia para la Semana 1 de Mayo! Juega durante todo el mes y mejora tu aprendizaje en la nube. Cada semana, lanzaremos un nuevo conjunto de preguntas para poner a prueba tu conocimiento sobre la Plataforma Google Cloud. ¡Comienza ahora y gana la insignia de Trivia de Mayo, Semana 1!
Bienvenido a Base Camp, donde desarrollarás clave de Google Cloud skills (disponible también en español y portugués!) y gana una credencial exclusiva que te abrirá las puertas a la nube. ¡No se requiere experiencia previa!
En este curso, se presentan temas importantes relacionados con la privacidad y seguridad de la IA. Se exploran herramientas y métodos prácticos para implementar prácticas recomendadas de privacidad y seguridad de la IA a través del uso de productos de Google Cloud y herramientas de código abierto.
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.
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.
Este curso está diseñado para analistas de datos que quieren aprender a usar BigQuery para sus labores. Con una combinación de videos, labs y demostraciones, abordaremos varios temas relacionados con cómo transferir, transformar y consultar tus datos en BigQuery para obtener estadísticas que pueden servir a la hora de tomar decisiones empresariales.
En este curso, los profesionales del aprendizaje automático aprenderán a utilizar las herramientas, las técnicas y las prácticas recomendadas indispensables para evaluar los modelos de IA generativa y predictiva. La evaluación de modelos es una disciplina esencial para garantizar que los sistemas de AA arrojen resultados confiables, exactos y de alto rendimiento en la producción. Los participantes obtendrán información exhaustiva sobre diversas métricas y metodologías de evaluación, además de su aplicación adecuada en diferentes tipos de modelos y tareas. En este curso, se hará énfasis en los desafíos únicos que presentan los modelos de IA generativa y se ofrecerán estrategias para abordarlos de manera eficaz. Con la plataforma de Vertex AI de Google Cloud, los participantes aprenderán a implementar los procesos sólidos de evaluación para la selección, optimización y supervisión continua de modelos.
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.
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.
Este curso está diseñado para preparar a los administradores de Google Workspace para que solucionen problemas habituales de Google Workspace. Los estudiantes practicarán diagnosticar y resolver problemas en Gmail, el Calendario y Drive, navegar por la Consola del administrador, analizar registros de auditoría para solucionar problemas de seguridad y recopilar información, y usar los recursos disponibles para solucionar e informar problemas técnicos.
¡Hola! ¡Estás invitado a jugar con el Arcade Trivia para la Semana 1 de Enero! Juega durante todo el mes y mejora tu aprendizaje en la nube. Cada semana, lanzaremos un nuevo conjunto de preguntas para poner a prueba tu conocimiento sobre la Plataforma Google Cloud. ¡Comienza ahora y gana la insignia de Trivia de Enero, Semana 1!
Este curso está dirigido al personal de implementaciones de Google Cloud y sus organizaciones asociadas que se encargan de administrar el cambio cultural y las diferencias de habilidades de los clientes que adoptan Google Workspace, lograr la participación de los patrocinadores y obtener el apoyo de las partes interesadas del cliente, además de comunicar los cambios previstos al cliente y a sus usuarios. Se te orientará respecto a la metodología de administración de cambios de Workspace y todas las fases del recorrido del cliente.
Planning for a Google Workspace Deployment es el último curso de la serie Google Workspace Administration. En este curso, conocerás la metodología de implementación y las prácticas recomendadas de Google. Seguirás a Katelyn y Marcus mientras planifican una implementación de Google Workspace en Cymbal. Se enfocarán en las áreas técnicas principales del proyecto: aprovisionamiento, flujo de correo electrónico, migración de datos y coexistencia, y considerarán la mejor estrategia de implementación para cada área. También conocerás la importancia de la administración de cambios en una implementación de Google Workspace, asegurándote de que los usuarios tengan una transición fluida a Google Workspace y accedan a los beneficios de la transformación laboral a través de comunicaciones, asistencia y capacitación. En este curso se abordan temas teóricos y no hay ejercicios prácticos. Si aún no lo hiciste, cancela tu prueba de Google Workspace para evitar cobros no deseados.
En este curso, los estudiantes aprenderán habilidades para administrar los datos en su entorno de Google Workspace. Explorarán las reglas de Prevención de pérdida de datos en Gmail y Drive para impedir la filtración de datos. También aprenderán a usar Google Vault para la retención, la preservación y la recuperación de datos. Luego, aprenderán a configurar regiones de datos y parámetros de configuración de exportación para cumplir con las normativas. Por último, los estudiantes descubrirán cómo clasificar datos con etiquetas para mejorar la organización y la seguridad.
En este curso, los estudiantes aprenderán a resguardar su entorno de Google Workspace. Implementarán políticas de contraseñas seguras y verificación en dos pasos para controlar el acceso de los usuarios. Luego, utilizarán la herramienta de investigación de seguridad para identificar los riesgos de seguridad y responder a ellos proactivamente. Después, administrarán el acceso a apps de terceros y a dispositivos móviles para garantizar la seguridad. Por último, los estudiantes aprenderán a aplicar medidas de seguridad y cumplimiento a los correos electrónicos para proteger los datos de la organización.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Descubre cómo convertir datos sin procesar en decisiones claras y fundamentadas en datos con Google Cloud. A través de labs prácticos y situaciones reales, este curso para principiantes te guiará en la consulta de datos en BigQuery, la exploración de tendencias en Looker y la creación de informes interactivos y fáciles de compartir en Data Studio.
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 menciona las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.