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Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Felix Huisinga

Miembro desde 2023

Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned may 15, 2024 EDT
Introducción a Vertex AI Studio Earned may 15, 2024 EDT
Introducción a la IA generativa Earned may 15, 2024 EDT
Sistemas de aprendizaje automático de producción Earned may 15, 2024 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Primeros pasos Earned may 13, 2024 EDT
Crea e implementa soluciones de aprendizaje automático en Vertex AI Earned may 13, 2024 EDT
Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML Earned mar 24, 2024 EDT
Clasifica imágenes con TensorFlow en Google Cloud Earned mar 12, 2024 EDT
Explorador de IA generativa - Vertex AI Earned mar 12, 2024 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud Earned mar 12, 2024 EDT
BigQuery para el aprendizaje automático Earned mar 12, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Español Earned mar 6, 2024 EST
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud Earned mar 1, 2024 EST
DEPRECATED Cloud Operations and Service Mesh with Anthos Earned nov 18, 2023 EST
Cloud Logging Earned nov 18, 2023 EST
Supervisa y registra con Google Cloud Observability Earned nov 18, 2023 EST
Desarrolla una cultura de SRE de Google Earned sep 11, 2023 EDT
Implementa flujos de trabajo de DevOps en Google Cloud Earned mar 29, 2023 EDT
Crea una infraestructura con Terraform en Google Cloud Earned mar 28, 2023 EDT
Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine: conceptos básicos Earned mar 27, 2023 EDT
Infraestructura elástica de Google Cloud: Escalamiento y automatización Earned mar 27, 2023 EDT
Conceptos básicos de DevOps Earned mar 27, 2023 EDT
Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine Earned mar 27, 2023 EDT
Desarrolla tu red de Google Cloud Earned mar 26, 2023 EDT
Using the Cloud SDK Command Line Earned mar 26, 2023 EDT
Cómo comenzar a usar Google Kubernetes Engine Earned mar 26, 2023 EDT
Prácticas recomendadas de Google Kubernetes Engine: seguridad Earned mar 26, 2023 EDT
Modelo de referencia: Infraestructura Earned mar 25, 2023 EDT
Ingeniería de la nube Earned mar 25, 2023 EDT
Implementa aplicaciones de Kubernetes en Google Cloud Earned mar 25, 2023 EDT
Optimiza los costos de Google Kubernetes Engine Earned mar 25, 2023 EDT
Kubernetes en Google Cloud Earned mar 25, 2023 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: servicios principales Earned mar 25, 2023 EDT
Implementa los aspectos básicos de seguridad en la nube en Google Cloud Earned mar 25, 2023 EDT
Redes en Google Cloud: principios básicos Earned mar 21, 2023 EDT
Crea una red de Google Cloud segura Earned mar 21, 2023 EDT
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud Earned mar 21, 2023 EDT
Preparación para el proceso de certificación Associate Cloud Engineer Earned mar 11, 2023 EST
Infraestructura esencial de Google Cloud: conceptos básicos Earned mar 11, 2023 EST
Conceptos básicos de Google Cloud Earned mar 10, 2023 EST
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal Earned mar 10, 2023 EST

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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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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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 abarca las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.

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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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En este curso, se presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción. Los ingenieros profesionales de aprendizaje automático usan herramientas para mejorar y evaluar continuamente los modelos implementados. Trabajan con científicos de datos (o pueden serlo) que desarrollan modelos para ofrecer velocidad y rigor en la implementación de modelos con el mejor rendimiento.

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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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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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Obtén la insignia de habilidad intermedia completando el curso Clasifica imágenes con TensorFlow en Google Cloud, en el que aprenderás a usar TensorFlow y Vertex AI para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático. Principalmente, interactuarás con los notebooks administrados por el usuario de Vertex AI Workbench.

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El curso Explorador de IA generativa - Vertex AI es una colección de labs sobre cómo usar la IA generativa en Google Cloud. A través de los labs, aprenderás sobre cómo usar los modelos de la familia de APIs de PaLM de Vertex AI, incluidos text-bison, chat-bison y textembedding-gecko. También aprenderás sobre el diseño de instrucciones, las prácticas recomendadas y cómo se puede usar para la ideación, la clasificación, la extracción y el resumen de texto, y mucho más. También aprenderás a ajustar un modelo de base mediante el entrenamiento personalizado de Vertex AI y, luego, implementarlo en un extremo de Vertex AI.

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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 Dataproc y llamar a APIs de AA, como la API de Cloud Natural Language, la API de Google Cloud Speech-to-Text y la API de Video Intelligence.

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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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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, se presentan las funciones de IA y aprendizaje automático (AA) de Google Cloud, con un enfoque en el desarrollo de proyectos de IA generativa y predictiva. Se exploran las diversas tecnologías, productos y herramientas disponibles durante el ciclo de vida desde los datos hasta la IA, y se trabaja con ejercicios interactivos para que los científicos de datos, ingenieros de AA y desarrolladores de IA puedan enriquecer su experiencia.

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Course two of the Architecting Hybrid Cloud with Anthos series prepares students to operate and observe Anthos environments. Through presentations and hands-on labs, participants explore adjusting existing clusters, setting up advanced traffic routing policies, securing communication across workloads, and observing clusters in Anthos. This course is a continuation of course one, Multi-Cluster, Multi-Cloud with Anthos, and assumes direct experience with the topics covered in that course.

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Cloud Logging is a fully managed service that performs at scale. It can ingest application and system log data from thousands of VMs and, even better, analyze all that log data in real time. In this fundamental-level Quest, you learn how to store, search, analyze, monitor, and alert on log data and events from Google Cloud. The labs in the Quest give you hands-on practice using Cloud Logging to maximize your learning experience and provide insight on how you can use Cloud Logging to your own Google Cloud environment.

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Completa la insignia de habilidad introductoria Supervisa y registra con Google Cloud Observability y demuestra tus habilidades para hacer lo siguiente: supervisar máquinas virtuales en Compute Engine; usar Cloud Monitoring para supervisar múltiples proyectos; expandir las capacidades de supervisión y registro a Cloud Functions; crear y enviar métricas de aplicaciones personalizadas, y configurar alertas de Cloud Monitoring en función de métricas personalizadas.

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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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Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Implementa flujos de trabajo de DevOps en Google Cloud para demostrar tus capacidades para hacer lo siguiente: crear repositorios de Git con Cloud Source Repositories, lanzar, administrar y escalar implementaciones en Google Kubernetes Engine (GKE), y diseñar canalizaciones de CI/CD que automatizan la creación y la implementación de imágenes de contenedor en GKE.

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Completa la insignia de habilidad intermedia Crea una infraestructura con Terraform en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: aplicar los principios de la infraestructura como código (IaC) con Terraform; aprovisionar y administrar recursos de Google Cloud con parámetros de configuración de Terraform; realizar una administración de estado eficaz (local y remota) y modularizar el código de Terraform para la reutilización y la organización.

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En el curso, “Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine: conceptos básicos”, obtendrá información sobre el diseño y los principios de Google Cloud, además de una introducción a la creación y administración de contenedores de software y a la arquitectura de Kubernetes.

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En este curso acelerado a pedido, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud. A través de una combinación de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes exploran y, también, implementan elementos de las soluciones, como la interconexión segura de redes, el balanceo de cargas, el ajuste de escala automático, la automatización de la infraestructura y los servicios administrados.

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Obtén una ventaja competitiva a través de DevOps. DevOps es un movimiento organizativo y cultural que tiene como objetivo aumentar la velocidad de entrega de software, mejorar la confiabilidad del servicio y crear una propiedad compartida entre las partes interesadas. En este curso, aprenderás a usar Google Cloud para mejorar la velocidad, estabilidad, disponibilidad y seguridad de tu capacidad de entrega de software. DevOps Research and Assessment se unió a Google Cloud. ¿Cómo se compara tu equipo? Completa este cuestionario de opción múltiple de cinco preguntas para saberlo.

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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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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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For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.

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Te damos la bienvenida al curso Introducción a Google Kubernetes Engine. Si te interesa Kubernetes, una capa de software ubicada entre tus aplicaciones y la infraestructura de tu hardware, estás en el lugar correcto. Google Kubernetes Engine te ofrece Kubernetes como un servicio administrado en Google Cloud. El objetivo de este curso es presentar los conceptos básicos de Google Kubernetes Engine o GKE, como se conoce comúnmente, y cómo alojar aplicaciones en contenedores y ejecutarlas en Google Cloud. El curso comienza con una introducción básica a Google Cloud, seguida de una descripción general de los contenedores y Kubernetes, la arquitectura de Kubernetes y las operaciones de esta plataforma.

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Prepárate para usar Anthos. Esta colección de labs prácticos recomendados centrada en Google Kubernetes Engine se enfoca en la seguridad a gran escala para implementar y administrar entornos de GKE para producción. En específico, abarca el control de acceso basado en roles, el endurecimiento, las herramientas de redes de VPC y la autorización binaria.

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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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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.

Más información

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.

Más información

Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Optimiza los costos de Google Kubernetes Engine y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear y administrar clústeres multiusuario, supervisar el uso de recursos por espacio de nombres, configurar el ajuste de escala automático de clústeres y Pods para mejorar la eficiencia, configurar el balanceo de cargas para optimizar la distribución de recursos y, además, implementar sondeos de funcionamiento y preparación para garantizar el estado y la rentabilidad de la aplicación.

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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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En este curso acelerado a pedido, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud, con un enfoque en Compute Engine. Mediante una serie de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes pueden explorar y, también, implementar elementos de soluciones, incluidos componentes de infraestructura, como redes, sistemas y servicios de aplicaciones. En este curso, también se aborda la implementación de soluciones prácticas, incluidas las claves de encriptación proporcionadas por el cliente, la administración de seguridad y accesos, las cuotas y la facturación, y la supervisión de recursos.

Más información

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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"Redes en Google Cloud" es una serie de cursos de 6 partes. Te damos la bienvenida al primero de nuestra serie de seis cursos, "Redes en Google Cloud: principios básicos".  En este curso, se ofrece una descripción general completa de los conceptos de redes esenciales, incluidos los aspectos básicos de las redes, las nubes privadas virtuales (VPC) y el uso compartido de redes de VPC. Además, en el curso se abordan las técnicas de registro y supervisión de red. 

Más información

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.

Más información

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.

Más información

Este curso te permite estructurar tu preparación para el examen de Associate Cloud Engineer. Aprenderás sobre los dominios de Google Cloud que se incluyen en el examen y la forma de crear un plan de estudio para saber más de ellos.

Más información

En este curso acelerado on demand, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud, con un enfoque en Compute Engine. Mediante una serie de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes pueden explorar y, también, implementar elementos de soluciones, incluidos componentes de infraestructura, como redes, máquinas virtuales y servicios de aplicaciones. Aprenderás a usar Google Cloud mediante la consola y Cloud Shell. También te familiarizarás con la función de un arquitecto de nube, enfoques para el diseño de la infraestructura y la configuración de redes virtuales con una nube privada virtual (VPC), proyectos, redes, subredes, direcciones IP, rutas y reglas de firewall.

Más información

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.

Más información

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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