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Jesse Mensah
Miembro desde 2022
Aplica todo lo que aprendiste: Prepárate para convertirte en analista de datos en la nube
Earned oct 28, 2025 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job - Español
Earned may 20, 2024 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned feb 20, 2024 EST
Developing Data Models with LookML
Earned feb 20, 2024 EST
Conceptos básicos de análisis de datos de Google Cloud
Earned feb 15, 2024 EST
Aprendizaje automático en empresas
Earned may 22, 2022 EDT
[DEPRECATED] Ingeniería de atributos
Earned may 18, 2022 EDT
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
Earned may 2, 2022 EDT
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud
Earned may 2, 2022 EDT
How Google Does Machine Learning - Español
Earned abr 30, 2022 EDT
Launching into Machine Learning - Español
Earned abr 30, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned abr 29, 2022 EDT
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 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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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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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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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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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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En este curso, se exploran los beneficios de utilizar Vertex AI Feature Store, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo descubrir cuáles columnas de datos producen los atributos más útiles. El curso también incluye contenido y labs sobre la ingeniería de atributos en los que se usan BigQuery ML, Keras y TensorFlow.
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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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En este curso, se explica cómo crear modelos de AA con TensorFlow y Keras, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo escribir modelos de AA para uso escalado.
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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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El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar su calidad y cómo realizar análisis exploratorios de ellos. Describimos Vertex AI AutoML y cómo crear, entrenar e implementar un modelo de AA sin escribir una sola línea de código. Conocerás los beneficios de BigQuery ML. Luego, se analiza cómo optimizar un modelo de aprendizaje automático (AA) y cómo la generalización y el muestreo pueden ayudar a evaluar la calidad de los modelos de AA para el entrenamiento personalizado.
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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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