Akhmad Thalibar Rifqi
Miembro desde 2024
Liga de Diamantes
36277 puntos
Introducción al análisis de datos en Google Cloud
Earned ago 7, 2025 EDT
Crea y administra instancias de Cloud SQL para PostgreSQL
Earned sep 15, 2024 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud
Earned sep 9, 2024 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud
Earned sep 6, 2024 EDT
Introducción al AA: procesamiento de imágenes
Earned sep 3, 2024 EDT
Introducción al AA: procesamiento de lenguaje
Earned sep 3, 2024 EDT
Modelo de referencia: datos, AA, IA
Earned sep 3, 2024 EDT
Supervisa y administra recursos de Google Cloud
Earned sep 2, 2024 EDT
Crea y administra instancias de AlloyDB
Earned sep 2, 2024 EDT
Crea objetos de LookML en Looker
Earned ago 29, 2024 EDT
Analiza el habla y el lenguaje con las APIs de Google
Earned ago 28, 2024 EDT
Analiza imágenes con la API de Cloud Vision
Earned ago 28, 2024 EDT
Analiza opiniones con la API de Natural Language
Earned ago 27, 2024 EDT
Realiza análisis de datos predictivos en BigQuery
Earned ago 27, 2024 EDT
Clasifica imágenes con TensorFlow en Google Cloud
Earned ago 27, 2024 EDT
Crea modelos de AA con BigQuery ML
Earned ago 26, 2024 EDT
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI
Earned ago 25, 2024 EDT
Explorador de la IA generativa - Agent Platform
Earned ago 23, 2024 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Fundamentos
Earned jun 24, 2024 EDT
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud
Earned jun 21, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Español
Earned jun 5, 2024 EDT
Crea canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud
Earned jun 3, 2024 EDT
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
Earned may 21, 2024 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación PDE
Earned may 20, 2024 EDT
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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Completa la insignia de habilidad introductoria Crea y administra instancias de Cloud SQL para PostgreSQL y demuestra tus habilidades para migrar, configurar y administrar instancias y bases de datos de Cloud SQL para PostgreSQL.
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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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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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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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Completa la insignia de habilidad introductoria Supervisa y administra recursos de Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes tareas: otorgar y revocar permisos de IAM, instalar agentes de supervisión y registro, y crear, implementar y probar una función de Cloud Run basada en eventos.
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Completa el curso introductorio con insignia de habilidad Crea y administra instancias de AlloyDB y demuestra tus habilidades para completar las siguientes actividades: realizar operaciones y tareas básicas de AlloyDB, migrar a AlloyDB desde PostgreSQL, administrar una base de datos de AlloyDB y acelerar las consultas analíticas con el motor de columnas de AlloyDB.
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Completa el curso introductorio para obtener la insignia de habilidad Crea objetos de LookML en Looker y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear nuevas dimensiones y mediciones, vistas y tablas derivadas; establecer filtros y tipos de medición según los requisitos; actualizar dimensiones y mediciones; crear y definir mejor las Exploraciones, unir vistas a Exploraciones existentes y decidir qué objetos de LookML crear en función de los requisitos empresariales.
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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Analiza el habla y el lenguaje con las APIs de Google, en el que aprenderás a usar las APIs de Natural Language y Speech en entornos reales.
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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Analiza imágenes con la API de Cloud Vision, en el que descubrirás cómo aprovechar la API de Cloud Vision para realizar diversas tareas, como extraer texto de imágenes.
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Obtén una insignia de habilidad completando la Quest Analiza opiniones con la API de Natural Language, en la que aprenderás cómo la API extrae una opinión a partir de texto.
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Completa el curso para obtener la insignia de habilidad intermedia Realiza análisis de datos predictivos en BigQuery para demostrar habilidades en las siguientes tareas: crear conjuntos de datos en BigQuery importando archivos CSV y JSON; aprovechar la potencia de BigQuery con conceptos analíticos sofisticados de SQL, incluido el uso de BigQuery ML para entrenar un modelo de goles esperados con datos de eventos de fútbol y evaluar la espectacularidad de los goles de la Copa Mundial.
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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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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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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.
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El curso Explorador de la IA generativa - Agent Platform es una colección de labs sobre cómo usar la IA generativa en Google Cloud. A través de los labs, aprenderás a usar los modelos de Gemini en Agent Platform. También aprenderás sobre el diseño de instrucciones, las prácticas recomendadas y cómo se puede usar para la generación de ideas, la clasificación, la extracción y el resumen de texto, y mucho más. También aprenderás a ajustar un modelo de base entrenándolo a través de un entrenamiento personalizado en Agent Platform y, luego, implementándolo en un extremo de Agent Platform.
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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 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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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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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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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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