Ruta Arcade: Ingeniería de Datos y Protección de la Información
Earned jun 18, 2026 EDT
Preparación para el proceso de certificación Associate Cloud Engineer
Earned jun 6, 2026 EDT
Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine
Earned jun 6, 2026 EDT
Comienza a usar Sensitive Data Protection
Earned jun 6, 2026 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned jun 6, 2026 EDT
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos
Earned jun 4, 2026 EDT
Implementar flujos de trabajo de colaboración y productividad en la nube
Earned jun 4, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos
Earned jun 2, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned jun 2, 2026 EDT
Los datos sin procesar solo son útiles si están limpios, estructurados y seguros. En esta ruta, comenzarás procesando y preparando datos con Dataprep, plantillas de Dataflow y Apache Spark. Aprenderás a limpiar conjuntos de datos para que estén listos para modelos de aprendizaje automático. A partir de ahí, te centrarás en la seguridad trabajando con herramientas que encuentran y enmascaran información sensible, como identificaciones personales y credenciales. Practicarás la eliminación de detalles críticos y la creación de copias seguras y anonimizadas de tus datos en Cloud Storage. Al completar los laboratorios prácticos, demostrarás tu capacidad para gestionar flujos de trabajo de big data manteniendo la información confidencial completamente segura.
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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.
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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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Completa la insignia de habilidad introductoria Comienza a usar Sensitive Data Protection para demostrar tus habilidades en las siguientes tareas: usar los servicios de Sensitive Data Protection (incluida la API de API de Cloud Data Loss Prevention) para inspeccionar, redactar y desidentificar datos sensibles en Google Cloud.
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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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En este curso, se presentan los conceptos de la IA responsable y los principios de la IA. Se abordan técnicas para identificar de forma práctica la equidad y los sesgos, y mitigar los sesgos en las prácticas de IA/AA. Se exploran métodos y herramientas funcionales para implementar prácticas recomendadas de la IA responsable con productos de Google Cloud y herramientas de código abierto.
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Completa el curso Implementar flujos de trabajo de colaboración y productividad en la nube, en el que conocerás la plataforma colaborativa de Google y aprenderás a usar Gmail, Calendario, Meet, Drive, Hojas de cálculo y AppSheet, para obtener una insignia de habilidad introductoria.
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En este curso, los profesionales del aprendizaje automático aprenderán a utilizar las herramientas, las técnicas y las prácticas recomendadas indispensables para evaluar los modelos de IA generativa y predictiva. La evaluación de modelos es una disciplina esencial para garantizar que los sistemas de AA arrojen resultados confiables, exactos y de alto rendimiento en la producción.
Los participantes obtendrán información exhaustiva sobre diversas métricas y metodologías de evaluación, además de su aplicación adecuada en diferentes tipos de modelos y tareas. En este curso, se hará énfasis en los desafíos únicos que presentan los modelos de IA generativa y se ofrecerán estrategias para abordarlos de manera eficaz. Con la plataforma de Vertex AI de Google Cloud, los participantes aprenderán a implementar los procesos sólidos de evaluación para la selección, optimización y supervisión continua de modelos.
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El objetivo de este curso es equiparte con los conocimientos y las herramientas que necesitas para descubrir los desafíos únicos que enfrentan los equipos de MLOps cuando implementan y administran modelos de IA generativa, y explorar cómo Vertex AI fortalece a los equipos de IA para optimizar los procesos de MLOps y alcanzar el éxito en los proyectos de IA generativa.
Ruta Arcade: Ingeniería de Datos y Protección de la Información
Earned jun 18, 2026 EDT
Preparación para el proceso de certificación Associate Cloud Engineer
Earned jun 6, 2026 EDT
Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine
Earned jun 6, 2026 EDT
Comienza a usar Sensitive Data Protection
Earned jun 6, 2026 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned jun 6, 2026 EDT
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos
Earned jun 4, 2026 EDT
Implementar flujos de trabajo de colaboración y productividad en la nube
Earned jun 4, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos
Earned jun 2, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned jun 2, 2026 EDT