Muchas empresas tradicionales usan apps 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 este curso, se exploran estos desafíos y se ofrecen soluciones para superarlos con la tecnología de la nube. Como parte de la ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.
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 este curso, 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 Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.
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.
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.
C# has powered Windows .NET application development for nearly two decades and Google Cloud is committed to supporting developers getting their .NET workloads up and running on Google Cloud. In this quest, you will learn how to run C# apps in Google Cloud, and specifically how to take your apps to the next level by interfacing them with the big data and machine learning APIs that are accessible now from C#. By enrolling in this quest you will see firsthand how seamlessly Google Cloud integrates with .NET workloads and what the possibilities are for leveraging big data and ML services in your own C# projects.
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.
En este curso, adquirirás experiencia práctica con LookML en Looker. Aprenderás a escribir código de LookML para crear nuevas dimensiones y medidas, crear tablas derivadas y unirlas a exploraciones, filtrar exploraciones y definir políticas de almacenamiento en caché en LookML.
El corazón de Contact Center AI es su núcleo de conversación, y sus interacciones humanas están redefiniendo las posibilidades de una conversación impulsada por AI. En esta Quest aprenderá cómo construir un agente virtual, diseñar flujos de conversación para su agente virtual y agregar una puerta de enlace telefónica a un agente virtual. Complete esta Quest, incluido el laboratorio de desafío al final, para recibir una insignia digital exclusiva de Google Cloud. El laboratorio de desafíos no proporciona pasos prescriptivos, sino que requiere la creación de soluciones con una orientación mínima y pondrá a prueba sus habilidades tecnológicas de Google Cloud.
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.
¿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.
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.
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.
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.
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.
Esta es la segunda de dos Quests de labs prácticos que provienen de los ejercicios del libro Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, publicado por O'Reilly Media, Inc. En esta segunda Quest, que abarca desde el capítulo 9 hasta el final del libro, ampliará las habilidades practicadas en la primera Quest y ejecutará trabajos completos de aprendizaje automático con herramientas de última generación y conjuntos de datos del mundo real, todo mediante el uso de las herramientas y los servicios de Google Cloud Platform.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Get started with Go (Golang) by reviewing Go code, and then creating and deploying simple Go apps on Google Cloud. Go is an open source programming language that makes it easy to build fast, reliable, and efficient software at scale. Go runs native on Google Cloud, and is fully supported on Google Kubernetes Engine, Compute Engine, App Engine, Cloud Run, and Cloud Functions. Go is a compiled language and is faster and more efficient than interpreted languages. As a result, Go requires no installed runtime like Node, Python, or JDK to execute.
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 y administrar repositorios de Git, 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.
Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Desarrolla aplicaciones sin servidores en Cloud Run y demuestra tus capacidades para hacer lo siguiente: integrar Cloud Run en Cloud Storage para la administración de datos; diseñar sistemas asíncronos resilientes con Cloud Run y Pub/Sub; construir puertas de enlace de la API de REST potenciadas por Cloud Run, y crear e implementar servicios en Cloud Run.
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.
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.
Earn a skill badge by completing the Build Interactive Apps with Google Assistant quest, where you will learn how to build Google Assistant applications, including how to: create an Actions project, integrate Dialogflow with an Actions project, test your application with Actions simulator, build an Assistant application with flash cards template, integrate customer MP3 files with your Assistant application, add Cloud Translation API to your Assistant application, and use APIs and integrate them into your applications. 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 the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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.
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.
Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Desarrollar apps sin servidores con Firebase y demuestra tus capacidades para hacer lo siguiente: diseñar arquitecturas y compilar aplicaciones web sin servidores con Firebase; usar Firestore para administrar bases de datos; automatizar procesos de implementación con Cloud Build, e integrar la funcionalidad Asistente de Google en tus aplicaciones.
Obtén la insignia de habilidad introductoria completando el curso Crea un sitio web en Google Cloud. Este curso se basa en la serie Get Cooking in Cloud y abarca lo siguiente:Cómo implementar un sitio web en Cloud RunCómo alojar una app web en Compute EngineCómo crear, implementar y escalar tu sitio web en Google Kubernetes EngineCómo migrar de una aplicación monolítica a una arquitectura de microservicios con Cloud Build
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.
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.
¿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.
En este curso de nivel introductorio, se enseña a los desarrolladores de aplicaciones de qué manera el ecosistema de Google Cloud los puede ayudar a compilar aplicaciones nativas de la nube que sean seguras, inteligentes y escalables. Aprenderás a desarrollar y escalar aplicaciones sin necesidad de configurar una infraestructura, a ejecutar análisis de datos, a obtener estadísticas a partir de ellos y a desarrollar con APIs de AA previamente entrenadas para aprovechar el aprendizaje automático incluso si no eres experto en ese tipo de tecnología. También experimentarás la integración perfecta entre varios servicios de Google y APIs para crear apps inteligentes.
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.
¿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.
Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
¿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.
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.
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.
TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
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.