Jiner QI
Miembro desde 2024
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Administra atributos
Earned jul 28, 2026 EDT
Selecciona una base de datos de Google Cloud para tus aplicaciones
Earned ene 15, 2026 EST
Trabaja con modelos de Gemini en BigQuery
Earned ene 6, 2026 EST
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación PMLE
Earned jun 29, 2025 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Operaciones
Earned ago 7, 2024 EDT
Google Workspace con Gemini: Fundamentos de tu flujo de trabajo de IA
Earned jul 10, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini para el SDLC de extremo a extremo
Earned jul 9, 2024 EDT
Desarrolla tu red de Google Cloud
Earned may 14, 2024 EDT
Conceptos básicos de análisis de datos de Google Cloud
Earned may 13, 2024 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud
Earned may 13, 2024 EDT
Observabilidad en Google Cloud
Earned may 12, 2024 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: servicios principales
Earned may 2, 2024 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: conceptos básicos
Earned may 1, 2024 EDT
Infraestructura elástica de Google Cloud: Escalamiento y automatización
Earned may 1, 2024 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación ACE
Earned abr 30, 2024 EDT
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud
Earned abr 28, 2024 EDT
Conversational AI on Vertex AI and Dialogflow CX
Earned abr 17, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini para desarrolladores de aplicaciones
Earned abr 16, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini para ingenieros de seguridad
Earned abr 16, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini para Cloud Architects
Earned abr 16, 2024 EDT
Diseño de instrucciones en Agent Platform
Earned abr 16, 2024 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud
Earned abr 16, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Español
Earned abr 16, 2024 EDT
Crea un almacén de datos con BigQuery
Earned abr 14, 2024 EDT
Crea canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud
Earned abr 14, 2024 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Fundamentos
Earned abr 10, 2024 EDT
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
Earned abr 9, 2024 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación PDE
Earned abr 9, 2024 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned abr 7, 2024 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned abr 7, 2024 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned abr 7, 2024 EDT
Crea una infraestructura con Terraform en Google Cloud
Earned abr 7, 2024 EDT
DEPRECATED Cloud Operations and Service Mesh with Anthos
Earned abr 3, 2024 EDT
Supervisa y registra con Google Cloud Observability
Earned abr 3, 2024 EDT
Implementa flujos de trabajo de DevOps en Google Cloud
Earned abr 3, 2024 EDT
Usa DevSecOps en tu entorno de Google Cloud
Earned abr 3, 2024 EDT
Registro y supervisión en Google Cloud
Earned mar 27, 2024 EDT
Infraestructura confiable de Google Cloud: El diseño y el proceso
Earned mar 26, 2024 EDT
Desarrolla una cultura de SRE de Google
Earned mar 24, 2024 EDT
Hybrid Cloud Modernizing Applications with Anthos
Earned mar 19, 2024 EDT
Securing and Integrating Components of Your Application - Español
Earned mar 18, 2024 EDT
Desarrolla aplicaciones sin servidores en Cloud Run
Earned mar 18, 2024 EDT
Implementa aplicaciones de Kubernetes en Google Cloud
Earned mar 13, 2024 EDT
Introducción a Terraform para Google Cloud
Earned mar 12, 2024 EDT
Cómo comenzar a usar Google Kubernetes Engine
Earned mar 11, 2024 EDT
App Deployment, Debugging, and Performance - Español
Earned mar 10, 2024 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned mar 7, 2024 EST
Desarrollar apps sin servidores con Firebase
Earned mar 5, 2024 EST
Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine
Earned mar 5, 2024 EST
Desarrolla aplicaciones con Cloud Run y Google Cloud: conceptos básicos
Earned feb 29, 2024 EST
Desarrolla aplicaciones alojadas en contenedores en Google Cloud
Earned feb 28, 2024 EST
Getting Started with Application Development - Español
Earned feb 27, 2024 EST
Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals
Earned feb 27, 2024 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned feb 25, 2024 EST
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud
Earned feb 23, 2024 EST
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal
Earned feb 19, 2024 EST
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 estudiantes obtendrán experiencia práctica con la transferencia de transmisión de Vertex AI Feature Store en la capa de SDK.
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En este curso, aprenderás a analizar y elegir la base de datos adecuada a tus necesidades para desarrollar eficazmente aplicaciones en Google Cloud. Explorarás bases de datos relacionales y NoSQL, te sumergirás en Cloud SQL, AlloyDB y Spanner, y aprenderás a alinear las fortalezas de la base de datos con los requisitos de tu aplicación, incluidos los de la IA generativa. Obtén experiencia práctica para configurar la búsqueda de vectores y migrar aplicaciones a la nube.
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En este curso, se muestra cómo usar modelos de IA/AA para tareas de IA generativa en BigQuery. A través de un caso de uso práctico relacionado con la administración de relaciones con clientes, conocerás el flujo de trabajo para solucionar un problema empresarial con modelos de Gemini. Para facilitar la comprensión, el curso también proporciona orientación paso a paso a través de soluciones de programación utilizando consultas en SQL y notebooks de Python.
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Aprende a usar Gemini Notebook para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Repasarás las funciones de Gemini Notebook, crearás un notebook y usarás la guía de estudio como práctica para el examen de certificación.
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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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Gemini para Google Workspace les proporciona a los clientes funciones potenciadas por IA generativa en Google Workspace. En esta ruta de aprendizaje, aprenderás sobre las funciones clave de Gemini y cómo se pueden usar para mejorar la productividad y eficiencia en Google Workspace.
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En este curso, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, te ayudará a usar los productos y servicios de Google para desarrollar, probar, implementar y administrar aplicaciones. Con la ayuda de Gemini, aprenderás a desarrollar y compilar una aplicación web, corregir errores de la aplicación, desarrollar pruebas y consultar datos. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).
Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
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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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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 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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Te damos la bienvenida a Observabilidad en Google Cloud, la segunda parte de una serie de cursos de dos partes. Se sugiere que completes la parte 1, Registro y supervisión en Google Cloud, antes de tomar este curso.
Abordaremos todo sobre las herramientas de administración del rendimiento de las aplicaciones, como Error Reporting, Cloud Trace y Cloud Profiler.
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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.
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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.
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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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Aprende a usar Gemini Notebook para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación de Associate Cloud 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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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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In this course you will learn how to use the new generative AI features in Dialogflow CX to create virtual agents that can have more natural and engaging conversations with customers. Discover how to deploy generative fallback responses to gracefully handle errors and omissions in customer conversations, deploy generators to increase intent coverage, and structure, ingest, and manage data in a data store. And explore how to deploy and maintain generative AI agents using your data, and deploy and maintain hybrid agents in combination with existing intent-based design paradigms.
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En este curso, aprenderás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, ayuda a los desarrolladores a compilar aplicaciones. Aprenderás a darle instrucciones a Gemini para que explique códigos, recomiende servicios de Google Cloud y genere código para tus aplicaciones. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora el flujo de trabajo de desarrollo de aplicaciones.
Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
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En este curso, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, te ayudará a proteger tu entorno y tus recursos en la nube. Aprenderás a implementar cargas de trabajo de ejemplo en un entorno de Google Cloud y a identificar y corregir los parámetros de configuración de seguridad incorrectos con Gemini. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora tu postura de seguridad en la nube.
Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
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En este curso, aprenderás cómo Gemini, un colaborador de Google Cloud potenciado por IA generativa, ayuda a los administradores a aprovisionar infraestructuras. Descubrirás cómo darle instrucciones a Gemini para que explique infraestructuras, implemente clústeres de GKE y actualice la infraestructura existente. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora el flujo de trabajo de implementación de GKE.
Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
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Completa la insignia de habilidad del curso introductorio Diseño de instrucciones en Agent Platform y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: ingeniería de instrucciones, análisis de imágenes y aplicación de técnicas generativas multimodales en Agent Platform. Descubre cómo crear instrucciones eficaces, guía las respuestas de la IA generativa y aplica modelos de Gemini en situaciones de marketing de la vida real.
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A medida que aumenta el uso empresarial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, también crece la importancia de implementarlo responsablemente. El desafío para muchas personas es que hablar sobre la IA responsable puede ser más fácil que aplicarla. Si te interesa aprender cómo poner en funcionamiento la IA responsable en tu organización, este curso es para ti.
En este curso, aprenderás cómo Google Cloud aplica estos principios en la actualidad, junto con las prácticas recomendadas y las lecciones aprendidas, para usarlos como marco de trabajo de modo que puedas crear tu propio enfoque de IA responsable.
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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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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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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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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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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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Este es un curso introductorio de microaprendizaje destinado a explicar qué es la IA responsable, por qué es importante y cómo la implementa Google en sus productos. También se presentan los 7 principios de la IA de Google.
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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.
Más información
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 menciona las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.
Más información
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.
Más información
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.
Más información
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.
Más información
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.
Más información
En este curso, aprenderás las habilidades básicas para implementar prácticas de DevSecOps seguras y eficientes en Google Cloud. Aprenderás a proteger tu canalización de desarrollo con servicios de Google Cloud como Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Deploy y Autorización Binaria. Esto te permite crear, probar e implementar aplicaciones alojadas en contenedores con controles de seguridad en toda la canalización de CI/CD.
Más información
Te damos la bienvenida al curso de dos partes sobre registro, supervisión y observabilidad en Google Cloud. Las principales herramientas de operaciones de Google Cloud se clasifican en dos categorías: componentes centrados en operaciones y herramientas de administración del rendimiento de las aplicaciones. En este curso, Registro y supervisión en Google Cloud, se ven los componentes centrados en operaciones, como Logging, Monitoring y Service Monitoring. Después de tomar este curso, se sugiere que completes la parte 2, Observabilidad en Google Cloud, para conocer las herramientas de administración del rendimiento de las aplicaciones disponibles.
Más información
En este curso, los estudiantes aprenderán a crear soluciones altamente confiables y eficientes en Google Cloud usando patrones de diseño comprobados. Es la continuación de los cursos Diseño de arquitecturas con Google Compute Engine o Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine. Se presupone que los equipos tienen experiencia práctica con las tecnologías que se abordan en cualquiera de esos cursos. A través de una serie de presentaciones, actividades de diseño y labs prácticos, los participantes aprenderán a definir y equilibrar los requisitos comerciales y técnicos para diseñar implementaciones de Google Cloud altamente confiables y disponibles, así como seguras y rentables.
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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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Course four of the Anthos series prepares students to consider multiple approaches for modernizing applications and services within Anthos environments. Topics include optimizing workloads on serverless platforms and migrating workloads to Anthos. This course is a continuation of course three, Anthos on Bare Metal, and assumes direct experience with the topics covered in that course.
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Course Description:
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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.
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
En este curso, se proporciona una introducción al uso de Terraform para Google Cloud. Permite que los participantes describan cómo se puede usar Terraform para implementar infraestructura como código y aplicar algunas de sus características y funcionalidades clave para crear y administrar la infraestructura de Google Cloud.
Además, obtendrán experiencia práctica en la compilación y administración de recursos de Google Cloud con Terraform.
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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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Course Description:
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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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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.
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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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En este curso, se presenta la plataforma sin servidores Cloud Run para ejecutar aplicaciones.
Aquí, aprenderás los aspectos básicos de Cloud Run, su modelo de recursos y el ciclo de vida de los contenedores.
Aprenderás sobre identidades de servicios, cómo controlar el acceso a los servicios y cómo desarrollar y probar tu aplicación localmente antes de implementarla en Cloud Run.
En el curso, también se te enseña cómo integrarte con otros servicios en Google Cloud para que puedas crear aplicaciones con todas las funciones.
Más información
En este curso, aprenderás sobre los contenedores y cómo crear y empaquetar imágenes de contenedor. El contenido de este curso incluye prácticas recomendadas para crear y proteger contenedores, y
sirve de introducción a Cloud Run y Google Kubernetes Engine para desarrolladores de aplicaciones.
Más información
En este curso, los desarrolladores de aplicaciones aprenderán a diseñar y desarrollar aplicaciones nativas de la nube que integren perfectamente los servicios administrados de Google Cloud. A través de una serie de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes aprenderán a aplicar las prácticas recomendadas del desarrollo de aplicaciones y usar los servicios de almacenamiento de Google Cloud apropiados para el almacenamiento de objetos, datos relacionales, almacenamiento en caché y análisis.
Es obligatorio completar una versión de cada lab. Los labs están disponibles en Node.js y, en la mayoría de los casos, también en Python o Java. Puedes completar cada lab en el lenguaje que prefieras.
Este es el primer curso de la serie Developing Applications with Google Cloud. Después de completarlo, inscríbete en el curso Securing and Integrating Components of your Application.
Más información
Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals introduces important concepts and terminology for working with Google Cloud. Through videos and hands-on labs, this course presents and compares many of Google Cloud's computing and storage services, along with important resource and policy management tools.
Más información
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.
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
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.
Más información
