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RAJANI DODDAPPA GARI
Miembro desde 2023
Liga de Oro
42620 puntos
Aplica conceptos avanzados de LookML en Looker
Earned mar 24, 2024 EDT
Administra modelos de datos en Looker
Earned mar 8, 2024 EST
Crea objetos de LookML en Looker
Earned mar 7, 2024 EST
Data Catalog Fundamentals
Earned mar 7, 2024 EST
Crea modelos de AA con BigQuery ML
Earned mar 6, 2024 EST
Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery
Earned mar 6, 2024 EST
Preparar datos para paneles de Looker e informes
Earned mar 5, 2024 EST
Developing Data Models with LookML
Earned mar 5, 2024 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned mar 4, 2024 EST
Conceptos básicos de análisis de datos de Google Cloud
Earned mar 3, 2024 EST
Explorador de la IA generativa - Agent Platform
Earned dic 24, 2023 EST
Introducción a Vertex AI Studio
Earned dic 16, 2023 EST
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes
Earned dic 16, 2023 EST
Modelos de transformadores y modelo BERT
Earned dic 16, 2023 EST
Mecanismo de atención
Earned dic 16, 2023 EST
Arquitectura de codificador-decodificador
Earned dic 16, 2023 EST
Introducción a la generación de imágenes
Earned dic 16, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - Español
Earned dic 16, 2023 EST
Introducción a la IA responsable
Earned dic 16, 2023 EST
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned dic 16, 2023 EST
Introducción a la IA generativa
Earned dic 15, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundation with Kubernetes
Earned dic 2, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Earned dic 1, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
Earned nov 30, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Español
Earned nov 30, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
Earned nov 28, 2023 EST
Modelo de referencia: datos, AA, IA
Earned nov 25, 2023 EST
Automatiza la implementación y administra el tráfico en una red de Google Cloud
Earned nov 25, 2023 EST
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned sep 29, 2023 EDT
Crea una red de Google Cloud segura
Earned sep 29, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud
Earned sep 16, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud
Earned sep 16, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud
Earned sep 16, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
Earned sep 16, 2023 EDT
Implementa aplicaciones de Kubernetes en Google Cloud
Earned sep 15, 2023 EDT
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud
Earned sep 15, 2023 EDT
Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine
Earned sep 15, 2023 EDT
Kubernetes en Google Cloud
Earned sep 15, 2023 EDT
Modelo de referencia: Infraestructura
Earned sep 15, 2023 EDT
Conceptos básicos de Google Cloud
Earned sep 14, 2023 EDT
En este curso, adquirirás experiencia práctica en la aplicación de conceptos avanzados de LookML en Looker. Aprenderás a usar Liquid para personalizar y crear dimensiones y mediciones dinámicas, crear tablas derivadas de SQL dinámicas y tablas derivadas nativas personalizadas, y a utilizar extensiones para modularizar tu código de LookML.
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Completa el curso con insignia de habilidad de nivel intermedio Administra modelos de datos en Looker y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: mantener el estado de un proyecto de LookML, usar un Ejecutor de SQL para validar datos, aplicar las prácticas recomendadas de LookML, optimizar las consultas y los informes para mejorar el rendimiento, y también implementar tablas derivadas persistentes y políticas de almacenamiento en caché.
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Completa el curso introductorio para obtener la insignia de habilidad Crea objetos de LookML en Looker y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear nuevas dimensiones y mediciones, vistas y tablas derivadas; establecer filtros y tipos de medición según los requisitos; actualizar dimensiones y mediciones; crear y definir mejor las Exploraciones, unir vistas a Exploraciones existentes y decidir qué objetos de LookML crear en función de los requisitos empresariales.
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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 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.
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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 Data Studio con la conexión a datos de BigQuery.
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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.
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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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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.
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El curso Explorador de la IA generativa - Agent Platform es una colección de labs sobre cómo usar la IA generativa en Google Cloud. A través de los labs, aprenderás a usar los modelos de Gemini en Agent Platform. También aprenderás sobre el diseño de instrucciones, las prácticas recomendadas y cómo se puede usar para la generación de ideas, la clasificación, la extracción y el resumen de texto, y mucho más. También aprenderás a ajustar un modelo de base entrenándolo a través de un entrenamiento personalizado en Agent Platform y, luego, implementándolo en un extremo de Agent Platform.
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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.
Más información
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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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 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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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 menciona las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.
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This module helps you build a robust understanding of concepts related to Networking, Security & Kubernetes Engine.
This course is part of a series of courses called Google Cloud Computing Foundations.
The courses should be completed in the following order:
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundation with Kubernetes
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The Google Cloud Computing Foundations courses are for
individuals with little to no background or experience in cloud computing.
They provide a detailed overview of concepts covering cloud basics, big data,
and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the course, learners will be able to articulate concepts
around cloud computing, big data, and machine learning, and demonstrate some
hands-on skills.
This course is part of a series of courses called Google Cloud Computing Foundations.
The courses should be completed in the following order:
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundation with Kubernetes
This final course in the series rev…
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The Google Cloud Computing Foundations courses are for
individuals with little to no background or experience in cloud computing.
They provide a detailed overview of concepts covering cloud basics, big data,
and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the course, learners will be able to articulate concepts
around cloud computing, big data, and machine learning, and demonstrate some
hands-on skills.
This course is part of a series of courses called Google Cloud Computing Foundations.
The courses should be completed in the following order:
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundation with Kubernetes
This third course covers how to build secure networks, …
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Los cursos de Google Cloud Computing Foundations están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud.
Cuando finalicen la serie de cursos, los estudiantes podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas.
Los cursos deben completarse en el siguiente orden:
1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no
background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central
to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts
and demonstrate some hands-on skills.
This course is part of a series of courses called Google Cloud Computing Foundations.
The courses should be completed in the following order:
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundations: Kubernetes Engine Fundamentals
This first course provides an overview of cloud computing, ways to use Google Cloud, …
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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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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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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 Managed Service for Apache Spark 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.
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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.
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Los cursos de Aspectos básicos de la computación en Google Cloud están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud.
Cuando finalicen la serie de cursos, los estudiantes podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas.
Los cursos deben completarse en el siguiente orden:
1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud
3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud
4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud
En el último curso de la serie, se analizan los servicios de macrodatos …
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Los cursos de Aspectos básicos de la computación en Google Cloud están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. En ellos, se brinda una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y se explica dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud.
Cuando finalicen la serie de cursos, los estudiantes podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas.
Los cursos deben completarse en el siguiente orden:
1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud
3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Seguridad y redes en Google Cloud
4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud
En este tercer curso, se abordan la automatización y las herrami…
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Los cursos de Aspectos básicos de la computación en Google Cloud están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud.
Cuando finalicen la serie de cursos, los estudiantes podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas.
Los cursos deben completarse en el siguiente orden:
1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud
3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud
4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud
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Los cursos de Google Cloud Computing Foundations están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud.
Cuando finalicen la serie de cursos, los alumnos podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas.
Los cursos deben completarse en el siguiente orden:
1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud
3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud
4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud
Este primer curso brinda una descripción general de la computación en la nube, formas de usar Googl…
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Obtén la insignia de habilidad intermedia Implementa aplicaciones de Kubernetes en Google Cloud y demuestra tus habilidades para configurar y crear imágenes de contenedores de Docker, crear y administrar clústeres de Google Kubernetes Engine (GKE), utilizar kubectl para la administración eficiente de clústeres y, además, implementar aplicaciones de Kubernetes con prácticas de entrega continua (CD) sólidas.
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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.
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Completa la insignia de habilidad introductoria Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear y, luego, implementar máquinas virtuales en Compute Engine, y configurar balanceadores de cargas de red y de aplicaciones.
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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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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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En este curso de nivel introductorio, obtendrás práctica con las herramientas y servicios básicos de Google Cloud. Se proporcionan videos opcionales para brindar más contexto y un repaso de los conceptos tratados en los labs. Conceptos básicos de Google Cloud es un primer curso recomendado para los estudiantes de la plataforma: puedes empezar con pocos o ningún conocimiento previo de la nube y terminar con experiencia práctica que podrás aplicar a tu primer proyecto en Google Cloud. Desde la escritura de comandos en Cloud Shell y la implementación de tu primera máquina virtual, hasta la ejecución de apps en Kubernetes Engine o con balanceo de cargas, Conceptos básicos de Google Cloud es la introducción ideal a las características básicas de la plataforma.
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