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Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Jorge Alberto Zúñiga Herrera

Miembro desde 2021

Agentes empresariales y casos de uso Earned mar 1, 2026 EST
Agentes de IA generativa: transforma tu organización Earned dic 11, 2025 EST
Aplica todo lo que aprendiste: Prepárate para convertirte en analista de datos en la nube Earned nov 18, 2025 EST
Transformación de datos en la nube Earned nov 18, 2025 EST
Administración y almacenamiento de datos en la nube Earned nov 18, 2025 EST
El poder de la narración: Cómo visualizar datos en la nube Earned nov 18, 2025 EST
Introducción al análisis de datos en Google Cloud Earned nov 18, 2025 EST
Crea e implementa soluciones de aprendizaje automático en Vertex AI Earned dic 12, 2024 EST
Data Transformation in the Cloud - Español Earned ago 29, 2024 EDT
Data Management and Storage in the Cloud - Español Earned ago 20, 2024 EDT
Inspecciona documentos enriquecidos con Gemini multimodal y RAG multimodal Earned ago 18, 2024 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job - Español Earned ago 13, 2024 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud - Español Earned ago 9, 2024 EDT
Introduction to Generative AI Studio - Español Earned ago 4, 2024 EDT
Generative AI Fundamentals - Español Earned ago 4, 2024 EDT
Diseño de instrucciones en Agent Platform Earned ago 4, 2024 EDT
Introducción a la IA responsable Earned ago 2, 2024 EDT
Introducción a la IA generativa Earned ago 2, 2024 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned ago 1, 2024 EDT
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud - Español Earned ago 1, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español Earned dic 8, 2022 EST
Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML Earned dic 6, 2022 EST
[DEPRECATED] Data Engineering Earned dic 5, 2022 EST
Moderniza infraestructura y aplicaciones con Google Cloud Earned dic 4, 2022 EST
Understanding LookML in Looker Earned dic 2, 2022 EST
Desarrolla una cultura de SRE de Google Earned nov 30, 2022 EST
Deploying SAP on Google Cloud Earned nov 29, 2022 EST
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - Español Earned nov 16, 2022 EST
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Español Earned nov 15, 2022 EST
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Español Earned nov 8, 2022 EST
Crea y administra instancias de Bigtable Earned nov 5, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español Earned nov 4, 2022 EDT
Crea y administra instancias de Cloud Spanner Earned nov 3, 2022 EDT
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud Earned nov 2, 2022 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud Earned nov 1, 2022 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud Earned oct 31, 2022 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud Earned oct 30, 2022 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube Earned oct 29, 2022 EDT
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud - Español Earned oct 27, 2022 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud Earned oct 26, 2022 EDT
Aprendizaje automático en empresas Earned oct 24, 2022 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned oct 22, 2022 EDT
Sistemas de aprendizaje automático de producción Earned oct 21, 2022 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud Earned ago 6, 2022 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned jul 28, 2022 EDT
Deprecated : Managing Machine Learning Projects with Google Cloud Earned abr 11, 2022 EDT
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI Earned abr 9, 2022 EDT
Optimiza tus costos de Google Cloud Earned feb 2, 2022 EST
Comprende tus costos de Google Cloud Earned feb 2, 2022 EST
Machine Learning in the Enterprise - Español Earned feb 1, 2022 EST
Migrating to Google Cloud - Locales Earned feb 1, 2022 EST
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Español Earned ene 31, 2022 EST
Prácticas recomendadas de seguridad en Google Cloud Earned ene 30, 2022 EST
Configura una red de Google Cloud Earned ene 29, 2022 EST
Mitigación de vulnerabilidades de seguridad en Google Cloud Earned ene 24, 2022 EST
Administración de la seguridad en Google Cloud Earned ene 18, 2022 EST
Escala con Google Cloud Operations Earned ene 17, 2022 EST
Introduction to Cloud Identity Earned ene 16, 2022 EST
Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals Earned ene 14, 2022 EST
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal Earned ene 14, 2022 EST
DEPRECATED Cloud Architecture Earned ene 11, 2022 EST
DEPRECATED IoT in the Google Cloud Earned ene 10, 2022 EST
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Earned ene 9, 2022 EST
Scientific Data Processing Earned ene 8, 2022 EST
DEPRECATED Language, Speech, Text, & Translation with Google Cloud APIs Earned ene 5, 2022 EST
Machine Learning in the Enterprise - Español Earned ene 3, 2022 EST
Feature Engineering - Español Earned ene 2, 2022 EST
TensorFlow on Google Cloud - Español Earned ene 1, 2022 EST
Introducción al AA: procesamiento de imágenes Earned dic 31, 2021 EST
Introducción al AA: procesamiento de lenguaje Earned dic 29, 2021 EST
Modelo de referencia: datos, AA, IA Earned dic 28, 2021 EST
Data Science on the Google Cloud Platform Earned dic 26, 2021 EST
Launching into Machine Learning - Español Earned dic 25, 2021 EST
How Google Does Machine Learning - Español Earned dic 22, 2021 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español Earned dic 19, 2021 EST
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud Earned dic 16, 2021 EST
Migra datos de MySQL a Cloud SQL con Database Migration Service Earned dic 14, 2021 EST
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications Earned dic 12, 2021 EST
BigQuery para el aprendizaje automático Earned dic 11, 2021 EST
BigQuery for Marketing Analysts Earned dic 9, 2021 EST
Data Catalog Fundamentals Earned dic 7, 2021 EST
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned dic 6, 2021 EST
BigQuery for Data Warehousing Earned dic 5, 2021 EST
Crea un almacén de datos con BigQuery Earned dic 3, 2021 EST
Implementa los aspectos básicos de seguridad en la nube en Google Cloud Earned dic 2, 2021 EST
Modelo de referencia: Infraestructura Earned nov 30, 2021 EST
Aspectos básicos sobre identidad y seguridad Earned nov 29, 2021 EST
API de aprendizaje automático Earned nov 27, 2021 EST
Arquitectura de la nube: Diseña, implementa y administra Earned nov 23, 2021 EST
Migrating MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Service Earned nov 21, 2021 EST
Ingeniería de la nube Earned nov 19, 2021 EST
Conceptos básicos de Google Cloud Earned nov 17, 2021 EST
Cloud SQL Earned nov 15, 2021 EST
Crea canalizaciones sin código en Cloud Data Fusion Earned nov 8, 2021 EST
Crea modelos de AA con BigQuery ML Earned nov 2, 2021 EDT
Usa APIs de aprendizaje automático en Google Cloud Earned oct 29, 2021 EDT
Desarrolla tu red de Google Cloud Earned oct 18, 2021 EDT
Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery Earned oct 16, 2021 EDT
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud Earned oct 3, 2021 EDT
Preparar datos para paneles de Looker e informes Earned sep 12, 2021 EDT
Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine Earned sep 6, 2021 EDT

Descubre cómo los agentes de IA impulsan el impacto empresarial. Luego, descubrirás cómo Gemini Enterprise te permite crear y organizar los agentes adecuados, desde soluciones sin código hasta soluciones con mucho código.

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Agentes de IA generativa: transforma tu organización es el quinto y último curso de la ruta de aprendizaje Líder de IA generativa. En este curso, se analiza cómo las organizaciones pueden usar agentes de IA generativa personalizados para abordar desafíos empresariales específicos. Puedes obtener experiencia práctica a través de la creación de un agente de IA básico mientras exploras los componentes de estos agentes, como los modelos, los bucles de razonamiento y las herramientas.

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Este es el quinto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, combinarás y aplicarás los conocimientos y las habilidades fundamentales que se enseñaron del curso 1 al 4 en un proyecto final práctico que se enfoca en el proyecto del ciclo de vida completo de los datos. Practicarás usando herramientas basadas en la nube para adquirir, almacenar, procesar, analizar, visualizar y comunicar estadísticas de datos de manera eficaz. Al final del curso, habrás completado un proyecto en el que demuestras tu dominio en cuanto a estructurar datos de múltiples fuentes con eficacia, presentar soluciones a una variedad de partes interesadas y visualizar estadísticas de datos usando software basado en la nube. También te prepararás actualizando tu currículum y practicando técnicas de entrevista para postularte a trabajos y asistir a entrevistas.

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Este es el tercero de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, comenzarás por obtener una descripción general del recorrido basado en datos, desde la recopilación hasta las estadísticas. Aprenderás a usar SQL para transformar datos sin procesar en un formato utilizable. Luego, descubrirás cómo transformar altos volúmenes de datos con una canalización. Finalmente, obtendrás experiencia para aplicar estrategias de transformación a conjuntos de datos reales que te permitirán solucionar las necesidades empresariales.

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Este es el segundo de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, explorarás cómo se estructuran y organizan los datos. Obtendrás experiencia práctica con la arquitectura de data lakehouse y los componentes de la nube, como BigQuery, Google Cloud Storage y Dataproc para almacenar, analizar y procesar conjuntos de datos grandes de forma eficiente.

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Este es el cuarto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, te concentrarás en desarrollar habilidades en las cinco etapas clave de la visualización de datos en la nube: narrar, planificar, explorar datos, crear visualizaciones y compartir datos con otros. También ganarás experiencia en el uso de habilidades relacionadas con la IU o UX para crear esquemas impactantes de visualizaciones nativas de la nube y trabajar con herramientas de visualización de datos nativas de la nube. Esto con el objetivo de explorar conjuntos de datos, crear informes y construir paneles que impulsen las decisiones y fomenten la colaboración.

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Este es el primero de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, aprenderás cómo se define el campo de análisis de datos en la nube y a describir los roles y responsabilidades de un analista de datos en la nube, que se relacionan con la adquisición, el almacenamiento, el procesamiento y la visualización de los datos. Explorarás la arquitectura de las herramientas basadas en Google Cloud (por ejemplo, BigQuery y Cloud Storage) y cómo se utilizan para estructurar y presentar datos, y realizar informes sobre ellos de manera eficaz.

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Obtén la insignia de habilidad intermedia completando el curso Crea e implementa soluciones de aprendizaje automático en Vertex AI, en el que aprenderás a usar la plataforma de Vertex AI de Google Cloud, así como AutoML y los servicios de entrenamiento personalizado para entrenar, evaluar, ajustar y, además, implementar modelos de aprendizaje automático. Este curso con insignia de habilidad está dirigido a ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos profesionales. 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 esta insignia de habilidad y el Lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia digital que puedes compartir en tus redes.

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Este es el tercero de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, comenzarás por obtener una descripción general del recorrido basado en datos, desde la recopilación hasta las estadísticas. Aprenderás a usar SQL para transformar datos sin procesar en un formato utilizable. Luego, descubrirás cómo transformar altos volúmenes de datos con una canalización. Finalmente, obtendrás experiencia para aplicar estrategias de transformación a conjuntos de datos reales que te permitirán solucionar las necesidades empresariales.

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Este es el segundo de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, explorarás cómo se estructuran y organizan los datos. Obtendrás experiencia práctica con la arquitectura de data lakehouse y los componentes de la nube, como BigQuery, Google Cloud Storage y Dataproc para almacenar, analizar y procesar conjuntos de datos grandes de forma eficiente.

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Completa la insignia de habilidad intermedia Inspecciona documentos enriquecidos con Gemini multimodal y RAG multimodal para demostrar tus habilidades para realizar las siguientes actividades: usar instrucciones multimodales para extraer información de datos visuales y de texto, generar la descripción de un video y recuperar información adicional más allá del video utilizando la multimodalidad con Gemini; crear metadatos de documentos que contengan imágenes y texto, obtener todos los fragmentos de texto relevantes e imprimir las citas con la generación mejorada por recuperación (RAG) multimodal con Gemini.

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Este es el quinto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, combinarás y aplicarás los conocimientos y las habilidades fundamentales que se enseñaron del curso 1 al 4 en un proyecto final práctico que se enfoca en el proyecto del ciclo de vida completo de los datos. Practicarás usando herramientas basadas en la nube para adquirir, almacenar, procesar, analizar, visualizar y comunicar estadísticas de datos de manera eficaz. Al final del curso, habrás completado un proyecto en el que demuestras tu dominio en cuanto a estructurar datos de múltiples fuentes con eficacia, presentar soluciones a una variedad de partes interesadas y visualizar estadísticas de datos usando software basado en la nube. También te prepararás actualizando tu currículum y practicando técnicas de entrevista para postularte a trabajos y asistir a entrevistas.

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Este es el primero de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, aprenderás cómo se define el campo de análisis de datos en la nube y a describir los roles y responsabilidades de un analista de datos en la nube, que se relacionan con la adquisición, el almacenamiento, el procesamiento y la visualización de los datos. Explorarás la arquitectura de las herramientas basadas en Google Cloud (por ejemplo, BigQuery y Cloud Storage) y cómo se utilizan para estructurar y presentar datos, y realizar informes sobre ellos de manera eficaz.

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En este curso, se presenta Generative AI Studio, un producto de Vertex AI que te ayuda a crear prototipos de modelos de IA generativa y a personalizarlos para que puedas usar sus capacidades en tus aplicaciones. En el curso verás demostraciones del producto Generative AI Studio para conocerlo y descubrir cómo usar sus funciones y opciones. Una vez que finalices, accederás al lab práctico en el que podrás aplicar lo que aprendiste y realizarás un cuestionario para poner a prueba tus conocimientos.

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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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Completa la insignia de habilidad del curso introductorio Diseño de instrucciones en Agent Platform y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: ingeniería de instrucciones, análisis de imágenes y aplicación de técnicas generativas multimodales en Agent Platform. Descubre cómo crear instrucciones eficaces, guía las respuestas de la IA generativa y aplica modelos de Gemini en situaciones de marketing de la vida real.

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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 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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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 el cuarto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, te concentrarás en desarrollar habilidades en las cinco etapas clave de la visualización de datos en la nube: narrar, planificar, explorar datos, crear visualizaciones y compartir datos con otros. También ganarás experiencia en el uso de habilidades relacionadas con la IU o UX para crear esquemas impactantes de visualizaciones nativas de la nube y trabajar con herramientas de visualización de datos nativas de la nube. Esto con el objetivo de explorar conjuntos de datos, crear informes y construir paneles que impulsen las decisiones y fomenten la colaboración.

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En este curso, aprenderá sobre los productos y servicios de macrodatos y aprendizaje automático de Google Cloud involucrados en el ciclo de vida de datos a IA. También explorará los procesos, los desafíos y los beneficios de crear una canalización de macrodatos y modelos de aprendizaje automático con Vertex AI en Google Cloud.

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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.

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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.

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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.

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In this quest, you will get hands-on experience with LookML in Looker. You will learn how to write LookML code to create new dimensions and measures, create derived tables and join them to Explores, filter Explores, and define caching policies in LookML.

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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.

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This course provides a holistic experience of optimally configuring SAP on Google Cloud. Participants will learn to configure SAP on Google Cloud, and what best practices are, leaving the course with actionable experience to configure SAP on Google Cloud and run SAP workloads on Google Cloud.

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En este curso, definimos qué es el aprendizaje automático y cómo puede beneficiar a tu negocio. Verás algunas demostraciones de AA en acción y aprenderás términos clave de AA, como instancias, atributos y etiquetas. En los labs interactivos, practicarás la invocación de las APIs de AA previamente entrenadas que están disponibles y crearás tus propios modelos de aprendizaje automático con solo SQL y BigQuery ML.

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El tercer curso de esta serie es Achieving Advanced Insights with BigQuery. En este curso, aumentarás tu conocimiento de SQL a medida que profundizamos en funciones avanzadas y cómo desglosar una consulta compleja en pasos más sencillos. Abordaremos la arquitectura interna de BigQuery (almacenamiento fragmentado basado en columnas) y temas avanzados de SQL, como los campos anidados y repetidos a través del uso de arrays y structs. Finalmente, profundizaremos en la optimización de tus consultas para mejorar el rendimiento y cómo puedes proteger tus datos con vistas autorizadas. Después de completar este curso, inscríbete en el curso Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud.

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En este curso, veremos cuáles son los desafíos comunes a los que se enfrentan los analistas de datos y cómo resolverlos con las herramientas de macrodatos en Google Cloud. Aprenderás algunos conceptos de SQL y adquirirás conocimientos sobre el uso de BigQuery y Dataprep para analizar y transformar conjuntos de datos. Este es el primer curso de la serie From Data to Insights with Google Cloud. Después de completarlo, inscríbete en el curso Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights.

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Completa la insignia de habilidad introductoria Crea y administra instancias de Bigtable y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear instancias, diseñar esquemas, consultar datos y realizar tareas administrativas en Bigtable, como supervisar el rendimiento y configurar el escalado automático y la replicación de nodos.

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En este curso, aprenderá sobre los productos y servicios de macrodatos y aprendizaje automático de Google Cloud involucrados en el ciclo de vida de datos a IA. También explorará los procesos, los desafíos y los beneficios de crear una canalización de macrodatos y modelos de aprendizaje automático con Vertex AI en Google Cloud.

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Completa el curso introductorio con insignia de habilidad Crea y administra instancias de Cloud Spanner y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear instancias y bases de datos de Cloud Spanner e interactuar con ellas cargar bases de datos de Cloud Spanner con diversas técnicas crear copias de seguridad de bases de datos de Cloud Spanner, definir esquemas y comprender planes de consulta implementar una app web moderna conectada a una instancia de Cloud Spanner.

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En este curso intermedio, aprenderás a diseñar, crear y optimizar canalizaciones de datos por lotes sólidas en Google Cloud. Más allá del manejo de datos fundamental, explorarás las transformaciones de datos a gran escala y la organización eficiente de flujos de trabajo, lo que es primordial para la inteligencia empresarial oportuna y los informes esenciales. Obtén experiencia práctica con Dataflow para Apache Beam y Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) para la implementación, y aborda consideraciones cruciales respecto de la calidad de los datos, la supervisión y las alertas para garantizar la confiabilidad de la canalización y la excelencia operativa. Se recomienda tener conocimientos básicos sobre almacenamiento de datos, ETL/ELT, SQL, Python y conceptos de 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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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 Cloud Bigtable para analizarlos. Los estudiantes obtendrán experiencia práctica en la compilación de componentes de canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud con Qwiklabs.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.

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Business professionals in non-technical roles have a unique opportunity to lead or influence machine learning projects. If you have questions about machine learning and want to understand how to use it, without the technical jargon, this course is for you. Learn how to translate business problems into machine learning use cases and vet them for feasibility and impact. Find out how you can discover unexpected use cases, recognize the phases of an ML project and considerations within each, and gain confidence to propose a custom ML use case to your team or leadership or translate the requirements to a technical team.

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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.

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Este es el segundo curso de una serie de dos partes sobre la facturación de Google Cloud y los conceptos básicos de la administración de costos. Este curso está dirigido principalmente a quienes ocupan puestos relacionados con finanzas o TI, y tienen la responsabilidad de optimizar la infraestructura de nube de su organización. Aquí aprenderás varias maneras de controlar y optimizar los costos de Google Cloud, lo que incluye cómo establecer presupuestos y alertas, administrar los límites de cuota y aprovechar los descuentos por compromiso de uso. En los labs prácticos, utilizarás varias herramientas para controlar y optimizar los costos de Google Cloud o para influir en tus equipos de tecnología, de manera que apliquen las prácticas recomendadas de optimización de costos.

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Este curso es adecuado para funciones de tecnología o finanzas que administran costos de Google Cloud. Aprenda a configurar una cuenta de facturación, organizar recursos y administrar permisos de acceso. En los laboratorios prácticos, consulta facturas y analiza datos de facturación con BigQuery. También utiliza Hojas de cálculo de Google y crea paneles con Data Studio. Encuentra las referencias de los videos en este documento llamado Recursos adicionales.

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Este curso abarca un enfoque práctico y real sobre el flujo de trabajo del AA: Se trata del caso de éxito de un equipo de AA que trabaja con varios requisitos empresariales y casos de uso de AA. Este equipo debe comprender las herramientas necesarias para la administración de los datos y considerar el mejor enfoque para su procesamiento previo, lo que abarca desde proporcionar una descripción general de Dataflow y Dataprep hasta utilizar BigQuery para las tareas de procesamiento previo. Al equipo se le presentan tres opciones con las que pueden crear modelos de aprendizaje automático para dos casos de uso específicos. En este curso, se explica por qué el equipo utilizaría AutoML, BigQuery ML o el entrenamiento personalizado para lograr sus objetivos. Además, se profundiza en el entrenamiento personalizado. Describimos los requisitos del entrenamiento personalizado, lo que incluye la estructura del código de entrenamiento, el almacenamiento, la carga de grandes conjuntos de datos y …

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This course, Migrating to Google Cloud - Locales is intended for non-English learners only. To take course in English, please enroll in Migrating to Google Cloud. This course introduces participants to the strategies to migrate from a source environment to Google Cloud. Participants are introduced to Google Cloud's fundamental concepts and more in depth topics, like creating virtual machines, configuring networks and managing access and identities. The course then covers the installation and migration process of Migrate for Compute Engine, including special features like test clones and wave migrations.

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El tercer curso de esta serie es Achieving Advanced Insights with BigQuery. En este curso, aumentarás tu conocimiento de SQL a medida que profundizamos en funciones avanzadas y cómo desglosar una consulta compleja en pasos más sencillos. Abordaremos la arquitectura interna de BigQuery (almacenamiento fragmentado basado en columnas) y temas avanzados de SQL, como los campos anidados y repetidos a través del uso de arrays y structs. Finalmente, profundizaremos en la optimización de tus consultas para mejorar el rendimiento y cómo puedes proteger tus datos con vistas autorizadas. Después de completar este curso, inscríbete en el curso Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud.

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Este curso de capacitación de autoaprendizaje brinda a los participantes conocimientos generales de los controles y las técnicas de seguridad en Google Cloud. Mediante conferencias, demostraciones y labs prácticos grabados, los participantes exploran y, luego, implementan los componentes de una solución segura de Google Cloud, incluidas tecnologías de control de acceso de Cloud Storage, llaves de seguridad, Claves de encriptación proporcionadas por el cliente, controles de acceso a la API, alcance, VMs protegidas, encriptación y URLs firmadas. También se aborda la protección de entornos de Kubernetes.

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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.

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En este curso de capacitación de autoaprendizaje, los participantes aprenderán cuáles son las mitigaciones de los ataques a varios puntos de una infraestructura basada en Google Cloud, incluidos los ataques de denegación de servicio distribuido, los ataques de suplantación de identidad (phishing) y las amenazas relacionadas con la clasificación y el uso de contenido. También aprenderán sobre Security Command Center, los registros de auditoría y los registros de Cloud, y sobre el uso de Forseti para ver el cumplimiento general de las políticas de seguridad de tu organización.

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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.

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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.

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Introduction to Cloud Identity serves as the starting place for any new Cloud Identity, Identity/Access Management/Mobile Device Management admins as they begin their journey of managing and establishing security and access management best practices for their organization. This 15-30 hour accelerated, one-week course will leave you feeling confident to utilize the basic functions of the Admin Console to manage users, control access to services, configure common security settings, and much more. Through a series of introductory lessons, step-by-step hands-on exercises, Google knowledge resources, and knowledge checks, learners can expect to leave this training with all of the skills they need to get started as new Cloud Identity Administrators.

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Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals introduces important concepts and terminology for working with Google Cloud. Through videos and hands-on labs, this course presents and compares many of Google Cloud's computing and storage services, along with important resource and policy management tools.

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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.

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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.

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In this quest, you will learn about Google Cloud’s IoT Core service and its integration with other services like GCS, Dataprep, Stackdriver and Firestore. The labs in this quest use simulator code to mimic IOT devices and the learning here should empower you to implement the same streaming pipeline with real world IoT devices.

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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.

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¿Macrodatos, aprendizaje automático y datos científicos? Parece la combinación perfecta. En esta Quest de nivel avanzado, obtendrá experiencia práctica en servicios de GCP como BigQuery, Managed Service for Apache Spark 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.

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In this quest you will use a collection of Google APIs that are all related to language, and speech. You will use the Speech-to-Text API to transcribe an audio file into a text file, the Cloud Translation API to translate from one language to another, the Cloud Translation API to detect what language is being used and translate to a different language, the Natural Language API to classify text and analyze sentiment, and create synthetic speech.

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Este curso abarca un enfoque práctico y real sobre el flujo de trabajo del AA: Se trata del caso de éxito de un equipo de AA que trabaja con varios requisitos empresariales y casos de uso de AA. Este equipo debe comprender las herramientas necesarias para la administración de los datos y considerar el mejor enfoque para su procesamiento previo, lo que abarca desde proporcionar una descripción general de Dataflow y Dataprep hasta utilizar BigQuery para las tareas de procesamiento previo. Al equipo se le presentan tres opciones con las que pueden crear modelos de aprendizaje automático para dos casos de uso específicos. En este curso, se explica por qué el equipo utilizaría AutoML, BigQuery ML o el entrenamiento personalizado para lograr sus objetivos. Además, se profundiza en el entrenamiento personalizado. Describimos los requisitos del entrenamiento personalizado, lo que incluye la estructura del código de entrenamiento, el almacenamiento, la carga de grandes conjuntos de datos y …

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¿Desea saber sobre Vertex AI Feature Store? ¿Desea saber cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA o averiguar qué columnas de datos crean los atributos más útiles? Le damos la bienvenida a Feature Engineering, donde analizaremos los atributos buenos y malos, y cómo se los puede procesar previamente y transformar para aprovecharlos al máximo en sus modelos. El curso incluye contenido y labs sobre la ingeniería de atributos en los que se usan BigQuery ML, Keras y TensorFlow.

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En este curso, se explica cómo diseñar y crear una canalización de datos de entrada de TensorFlow 2.x, cómo desarrollar modelos de AA con TensorFlow 2.x y Keras, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA, cómo escribir modelos de AA para uso escalado y cómo escribir modelos de AA especializados.

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Usar potencia de procesamiento a gran escala para reconocer patrones y “leer” imágenes es una de las tecnologías fundamentales de la IA, que, por ejemplo, se usa en los vehículos autónomos y el reconocimiento facial. Google Cloud proporciona velocidad y precisión de primer nivel a través de sistemas que se pueden utilizar con solo llamar a las APIs. Con estas y muchas otras APIs, Google Cloud cuenta con herramientas para casi cualquier trabajo de aprendizaje automático. En este curso introductorio, obtendrás experiencia práctica con el aprendizaje automático a medida que se aplica a procesamiento de imágenes en labs que te permitirán etiquetar imágenes, detectar rostros y puntos de referencia, y también extraer, analizar y traducir texto de las imágenes.

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No es ningún secreto que el aprendizaje automático es uno de los campos de mayor crecimiento en el ámbito de la tecnología, y Google Cloud desempeñó un papel decisivo para impulsar su desarrollo. Con su gran cantidad de APIs, GCP cuenta con una herramienta para casi cualquier trabajo de aprendizaje automático. En este curso introductorio, obtendrás experiencia práctica con el aprendizaje automático a medida que se aplica al procesamiento del lenguaje en labs que te permitirán extraer entidades de un texto, realizar análisis sintácticos y de opiniones, y usar la API de Speech-to-Text para la transcripción.

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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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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.

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El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar la calidad de los datos y cómo realizar análisis exploratorios de datos. Describimos Vertex AI AutoML y cómo compilar, entrenar y, luego, implementar un modelo de AA sin escribir ni una sola línea de código Conocerá 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.

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¿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…

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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.

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Si bien los enfoques tradicionales de usar data lakes y almacenes de datos pueden ser eficaces, tienen deficiencias, en particular en entornos empresariales grandes. En este curso, se presenta el concepto del data lakehouse y los productos de Google Cloud que se usan para crear uno. Una arquitectura de lakehouse usa fuentes de datos de estándares abiertos y combina las mejores funciones de los data lakes y los almacenes de datos, lo que aborda muchas de sus deficiencias.

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Completa el curso introductorio con insignia de habilidad Migra datos de MySQL a Cloud SQL con Database Migration Service para demostrar tus habilidades en lo siguiente: migrar datos de MySQL a Cloud SQL usando diferentes tipos de trabajos y opciones de conectividad disponibles en Database Migration Service y migrar datos del usuario de MySQL cuando se ejecutan trabajos de Database Migration Service.

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In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.

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¿Quieres compilar modelos de AA en minutos en lugar de horas utilizando únicamente SQL? BigQuery ML democratiza el aprendizaje automático, ya que permite que los analistas de datos creen, entrenen, evalúen y realicen predicciones con modelos de aprendizaje automático a través de herramientas y habilidades de SQL existentes. En esta serie de labs, experimentarás con diferentes tipos de modelos y aprenderás cuáles son las características de un buen modelo.

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¿Desea convertir sus datos de marketing en estadísticas y compilar paneles? Reúna todos sus datos en un solo lugar para lograr un análisis a gran escala y poder compilar modelos. Aprenda a consultar sus datos y utilice BigQuery para obtener información repetible, escalable y valiosa. BigQuery es la base de datos estadísticos de Google de bajo costo, NoOps y completamente administrada. Con BigQuery, puede consultar muchos terabytes de datos sin tener que administrar infraestructuras y sin necesitar un administrador de base de datos. BigQuery usa SQL y puede aprovechar el modelo de prepago. BigQuery le permite enfocarse en el análisis de datos para buscar estadísticas valiosas.

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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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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

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¿Quiere optimizar o compilar su almacén de datos? Aprenda las prácticas recomendadas para extraer, transformar y cargar sus datos en Google Cloud con BigQuery. En esta serie de labs interactivos, creará y optimizará su almacén de datos con una variedad de conjuntos de datos públicos de BigQuery a gran escala. BigQuery es la base de datos estadísticos de Google de bajo costo, NoOps y completamente administrada. Con BigQuery, puede consultar muchos terabytes de datos sin tener que administrar infraestructuras y sin necesitar un administrador de base de datos. BigQuery usa SQL y puede aprovechar el modelo de prepago. BigQuery le permite enfocarse en el análisis de datos para buscar estadísticas valiosas.

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Completa la insignia de habilidad intermedia Crea un almacén de datos con 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.

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Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Implementa los aspectos básicos de seguridad en la nube en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear y asignar roles con Identity and Access Management (IAM); crear y administrar cuentas de servicio; habilitar la conectividad privada en las redes de nube privada virtual (VPC); restringir el acceso a las aplicaciones con Identity-Aware Proxy; administrar claves y datos encriptados con Cloud Key Management Service (KMS) y crear un clúster privado de Kubernetes.

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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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La seguridad es un cualidad indiscutible de los servicios de Google Cloud, por lo que Google Cloud desarrolló herramientas específicas para garantizar la identidad y seguridad en todos tus proyectos. En este curso introductorio, obtendrás experiencia práctica con el servicio de Identity and Access Management (IAM) de Google Cloud, que es el recurso principal para administrar cuentas de usuarios y máquinas virtuales. Obtendrás experiencia con la seguridad de la red a través del aprovisionamiento de VPC y VPN, y aprenderás qué herramientas están disponibles para la protección contra amenazas de seguridad y la pérdida de datos.

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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.

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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.

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This course offers hands-on practice with migrating MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Service. You start with an introductory lab that briefly reviews how to get started with Cloud SQL for MySQL, including how to connect to Cloud SQL instances using the Cloud Console. Then, you continue with two labs focused on migrating MySQL databases to Cloud SQL using different job types and connectivity options available in Database Migration Service. The course ends with a lab on migrating MySQL user data when running Database Migration Service jobs.

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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.

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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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Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.

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En este curso, se ofrece experiencia práctica en Cloud Data Fusion, una plataforma de integración de datos sin código y nativa de la nube. Los desarrolladores de ETL, ingenieros de datos y analistas pueden aprovechar las transformaciones y los conectores prediseñados para crear e implementar sus canalizaciones sin preocuparse por escribir código. Este curso comienza con un lab de inicio rápido que familiariza a los estudiantes con la IU de Cloud Data Fusion. Luego, ejecutarán canalizaciones por lotes y en tiempo real, y usarán el complemento Wrangler incorporado para realizar algunas transformaciones interesantes en los datos.

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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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Obtén la insignia de habilidad avanzada completando el curso Usa APIs de aprendizaje automático en Google Cloud, en el que aprenderás las funciones básicas de las siguientes tecnologías de IA y aprendizaje automático: la API de Cloud Vision, la API de Cloud Translation y la API de Cloud Natural Language.

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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Desarrolla tu red de Google Cloud, en el que conocerás múltiples formas de implementar y supervisar aplicaciones, incluidos cómo explorar roles de IAM y agregar o quitar el acceso a los proyectos, crear redes de VPC, implementar y supervisar VMs de Compute Engine, escribir consultas en SQL, implementar y supervisar VMs en Compute Engine y, además, implementar aplicaciones a través de Kubernetes con múltiples enfoques de implementación.

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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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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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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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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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