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Dhruvi Shah

Miembro desde 2024

Liga de Plata

31535 puntos
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Operaciones Earned sep 15, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Español Earned sep 14, 2024 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Fundamentos Earned sep 14, 2024 EDT
Crea canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud Earned sep 13, 2024 EDT
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud Earned sep 13, 2024 EDT
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud Earned ago 27, 2024 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación PDE Earned ago 2, 2024 EDT
Implementar y proteger APIs sin servidor con API Gateway Earned jul 31, 2024 EDT
Organiza y administra datos con Dataplex Earned jul 31, 2024 EDT
Implementar flujos de trabajo de automatización y mensajería basada en eventos Earned jul 31, 2024 EDT
Conceptos básicos de Google Cloud Compute Earned jul 31, 2024 EDT
Crea aplicaciones de IA del mundo real con Imagen y Gemini Earned jul 30, 2024 EDT
Implementar soluciones de voz e idioma con APIs preentrenadas Earned jul 30, 2024 EDT
Almacena, procesa y administra datos en Google Cloud: consola Earned jul 30, 2024 EDT
Transmite análisis a BigQuery Earned jul 29, 2024 EDT
Crea un almacén de datos con BigQuery Earned jul 28, 2024 EDT
Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery Earned jul 28, 2024 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud Earned jul 28, 2024 EDT
Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML Earned jun 20, 2024 EDT

En esta última parte de la serie de cursos de Dataflow, presentaremos los componentes del modelo operativo de Dataflow. Examinaremos las herramientas y técnicas que permiten solucionar problemas y optimizar el rendimiento de las canalizaciones. Luego, revisaremos las prácticas recomendadas de las pruebas, la implementación y la confiabilidad en relación con las canalizaciones de Dataflow. Concluiremos con una revisión de las plantillas, que facilitan el ajuste de escala de las canalizaciones de Dataflow para organizaciones con cientos de usuarios. Estas clases asegurarán que su plataforma de datos sea estable y resiliente ante circunstancias inesperadas.

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La incorporación del aprendizaje automático en las canalizaciones de datos aumenta la capacidad para extraer estadísticas de los datos. En este curso, veremos formas de incluir el aprendizaje automático en las canalizaciones de datos en Google Cloud. Para una personalización escasa o nula, en el curso se aborda AutoML. Para obtener más capacidades de aprendizaje automático a medida, el curso presenta Notebooks y BigQuery Machine Learning (BigQuery ML). Además, en este curso se aborda cómo llevar a producción soluciones de aprendizaje automático con Vertex AI.

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Este curso corresponde a la 1ª parte de una serie de 3 cursos llamada Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow. Para comenzar, en el primer curso haremos un repaso de qué es Apache Beam y cómo se relaciona con Dataflow. Luego, hablaremos sobre la visión de Apache Beam y los beneficios que ofrece su framework de portabilidad. Dicho framework hace posible que un desarrollador pueda usar su lenguaje de programación favorito con su backend de ejecución preferido. Después, le mostraremos cómo Dataflow le permite separar el procesamiento y el almacenamiento y, a la vez, ahorrar dinero. También le explicaremos cómo las herramientas de identidad, acceso y administración interactúan con sus canalizaciones de Dataflow. Por último, veremos cómo implementar el modelo de seguridad adecuado en Dataflow según su caso de uso.

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En este curso, adquirirás experiencia práctica para superar los desafíos del mundo real que se presentan cuando se crean canalizaciones de datos de transmisión. El enfoque principal es administrar datos continuos y no delimitados con los productos de Google Cloud.

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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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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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Aprende a usar Gemini Notebook para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación Professional Data Engineer. Repasarás las funciones de Gemini Notebook, crearás un cuaderno en Gemini Notebook y aprenderás a usar una guía de estudio como práctica para un examen de certificación.

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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Implementar y proteger APIs sin servidor con API Gateway, en el que aprenderás a usar API Gateway para implementar, proteger y administrar APIs con una puerta de enlace completamente administrada.

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Completa el curso con insignia de habilidad introductoria Organiza y administra datos con Dataplex y demuestra tus habilidades en las siguientes tareas: crear recursos de Dataplex, crear tipos de aspectos y aplicar aspectos a las entradas en Dataplex. Las insignias de habilidad validan tu conocimiento práctico sobre productos específicos a través de labs prácticos y evaluaciones de desafío. Obtén una insignia completando un curso o ve directamente al lab de desafío para obtener tu insignia hoy mismo. Las insignias demuestran tu competencia, mejoran tu perfil profesional y, en última instancia, te permiten acceder a más oportunidades profesionales. Visita tu perfil para hacer un seguimiento de las insignias que has obtenido.

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Completa el curso Implementar flujos de trabajo de automatización y mensajería basada en eventos para obtener una insignia de habilidad. En él aprenderás a usar Pub/Sub en la consola de Cloud, cómo Cloud Scheduler puede optimizar tu trabajo y de qué forma Pub/Sub Lite puede ahorrarte dinero en la transferencia de volúmenes altos de eventos.

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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Conceptos básicos de Google Cloud Compute, en la que aprenderás a trabajar con máquinas virtuales (VMs), discos persistentes y servidores web con Compute Engine.

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Completa la insignia de habilidad introductoria Crea aplicaciones de IA del mundo real con Imagen y Gemini para demostrar que tienes estas habilidades: reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, generación de imágenes con los potentes modelos Imagen y Gemini de Google y, por último, implementación de aplicaciones en la plataforma de Vertex AI.

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Obtén la Insignia de Habilidad completando el curso Implementar soluciones de voz e idioma con APIs preentrenadas, donde aprenderás a usar herramientas de API relacionadas con el habla para sintetizar y transcribir voz.

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Cloud Storage, Cloud Functions y Cloud Pub/Sub son todos servicios de Google Cloud que se pueden usar para almacenar, procesar y administrar datos. Los tres servicios se pueden usar en conjunto para crear una variedad de aplicaciones basadas en datos. En esta insignia de habilidad, usarás Cloud Storage para almacenar imágenes, Cloud Functions para procesar las imágenes y Cloud Pub/Sub para enviarlas a otra aplicación.

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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Transmite análisis a BigQuery, en el que usarás Pub/Sub, Dataflow y BigQuery en conjunto para transmitir datos para análisis.

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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 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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Completa la insignia de habilidad introductoria Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: limpiar datos con Dataprep de Trifacta, ejecutar canalizaciones de datos en Dataflow, crear clústeres y ejecutar trabajos de Apache Spark en Managed Service for Apache Spark y llamar a APIs de AA, como la API de Cloud Natural Language, la API de Google Cloud Speech-to-Text y la API de Video Intelligence.

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Obtén 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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