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Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Gandrothu V N S M Prudhvi Raju

Miembro desde 2023

Liga de Oro

18085 puntos
Modelos de transformadores y modelo BERT Earned jun 5, 2025 EDT
Mecanismo de atención Earned jun 2, 2025 EDT
Introducción a la generación de imágenes Earned nov 2, 2024 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador Earned nov 2, 2024 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud Earned jul 23, 2024 EDT
Diseño de instrucciones en Vertex AI Earned jul 22, 2024 EDT
Introducción a la IA responsable Earned jul 17, 2024 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned jul 14, 2024 EDT
Introducción a la IA generativa Earned jul 13, 2024 EDT
Introducción al análisis de datos en Google Cloud Earned jul 4, 2024 EDT
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Español Earned sep 20, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned sep 20, 2023 EDT
Administra modelos de datos en Looker Earned sep 18, 2023 EDT
Crea modelos de AA con BigQuery ML Earned sep 15, 2023 EDT
Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery Earned sep 15, 2023 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud Earned sep 15, 2023 EDT
Aplica conceptos avanzados de LookML en Looker Earned sep 14, 2023 EDT
Crea objetos de LookML en Looker Earned sep 11, 2023 EDT
Preparar datos para paneles de Looker e informes Earned sep 7, 2023 EDT
Developing Data Models with LookML Earned sep 3, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker Earned sep 3, 2023 EDT
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - Español Earned ago 30, 2023 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Español Earned ago 29, 2023 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Español Earned ago 29, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español Earned ago 28, 2023 EDT

En este curso, se presentan la arquitectura de transformadores y el modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de transformadores, como el mecanismo de autoatención, y cómo se usa para crear el modelo BERT. También aprenderás sobre las diferentes tareas para las que puede usarse BERT, como la clasificación de texto, la respuesta de preguntas y la inferencia de lenguaje natural. Tardarás aproximadamente 45 minutos en completar este curso.

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Este curso es una introducción al mecanismo de atención, una potente técnica que permite a las redes neuronales enfocarse en partes específicas de una secuencia de entrada. Sabrás cómo funciona la atención y cómo puede utilizarse para mejorar el rendimiento de diversas tareas de aprendizaje automático, como la traducción automática, el resumen de textos y la respuesta a preguntas.

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En este curso, se presenta una introducción a los modelos de difusión: una familia de modelos de aprendizaje automático que demostraron ser muy prometedores en el área de la generación de imágenes. Los modelos de difusión se inspiran en la física, específicamente, en la termodinámica. En los últimos años, los modelos de difusión se han vuelto populares tanto en investigaciones como en la industria. Los modelos de difusión respaldan muchos de los modelos de generación de imágenes y herramientas vanguardistas de Google Cloud. En este curso, se presenta la teoría detrás de los modelos de difusión y cómo entrenarlos y, luego, implementarlos en Vertex AI.

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En este curso, se brinda un resumen de la arquitectura de codificador-decodificador, una arquitectura de aprendizaje automático importante y potente para realizar tareas de secuencia por secuencia, como las de traducción automática, resúmenes de texto y respuestas a preguntas. Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de codificador-decodificador y cómo entrenar y entregar estos modelos. En la explicación del lab, programarás una implementación sencilla de la arquitectura de codificador-decodificador en TensorFlow para generar poemas desde un comienzo.

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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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Completa la insignia de habilidad del curso introductorio Diseño de instrucciones en Vertex AI y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: ingeniería de instrucciones, análisis de imágenes y aplicación de técnicas generativas multimodales en Vertex AI. 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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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.

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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 abarca las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.

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En este curso de nivel principiante, aprenderás sobre el flujo de trabajo de análisis de datos en Google Cloud y las herramientas que puedes utilizar para explorar, analizar y visualizar datos, y compartir tus hallazgos con las partes interesadas. A través de un caso de estudio y labs prácticos, lecciones, cuestionarios y demostraciones, verás cómo limpiar conjuntos de datos sin procesar para generar visualizaciones y paneles más eficaces. Si ya trabajas con datos y quieres saber cómo tener éxito en Google Cloud, o si buscas avanzar en tu profesión, este curso te ayudará. Prácticamente cualquier persona que realice o use análisis de datos en el trabajo puede beneficiarse del curso.

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En este curso, veremos cuáles son los desafíos comunes a los que se enfrentan los analistas de datos y cómo resolverlos con las herramientas de macrodatos en Google Cloud. Aprenderás algunos conceptos de SQL y adquirirás conocimientos sobre el uso de BigQuery y Dataprep para analizar y transformar conjuntos de datos. Este es el primer curso de la serie From Data to Insights with Google Cloud. Después de completarlo, inscríbete en el curso Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights.

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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.

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Completa el curso con insignia de habilidad de nivel intermedio Administra modelos de datos en Looker y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: mantener el estado de un proyecto de LookML, usar un Ejecutor de SQL para validar datos, aplicar las prácticas recomendadas de LookML, optimizar las consultas y los informes para mejorar el rendimiento, y también implementar tablas derivadas persistentes y políticas de almacenamiento en caché.

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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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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 Looker 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 Dataproc 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, adquirirás experiencia práctica en la aplicación de conceptos avanzados de LookML en Looker. Aprenderás a usar Liquid para personalizar y crear dimensiones y mediciones dinámicas, crear tablas derivadas de SQL dinámicas y tablas derivadas nativas personalizadas, y a utilizar extensiones para modularizar tu código de LookML.

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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 la insignia de habilidad introductoria Preparar datos para paneles de Looker e informes y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes tareas: filtrar, ordenar y reorientar datos, combinar resultados de diferentes exploraciones de Looker y usar funciones y operadores para crear informes y paneles de Looker para el análisis y la visualización de datos.

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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.

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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.

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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.

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Este es el segundo curso de la serie de cursos Data to Insights. Aquí, veremos cómo transferir nuevos conjuntos de datos externos a BigQuery y visualizarlos con Looker Studio. También analizaremos los conceptos intermedios de SQL, como las operaciones JOIN y UNION de varias tablas, que te permitirán analizar datos de varias fuentes. Nota: Incluso si tienes experiencia en SQL, hay aspectos específicos de BigQuery (como la gestión del almacenamiento en caché de las consultas y los comodines de tablas) que pueden ser nuevos para ti. Después de completar el curso, inscríbete en el curso Achieving Advanced Insights with BigQuery.

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El tercer curso de esta serie es Achieving Advanced Insights with BigQuery. En este curso, aumentarás tu conocimiento de SQL a medida que profundizamos en funciones avanzadas y cómo desglosar una consulta compleja en pasos más sencillos. Abordaremos la arquitectura interna de BigQuery (almacenamiento fragmentado basado en columnas) y temas avanzados de SQL, como los campos anidados y repetidos a través del uso de arrays y structs. Finalmente, profundizaremos en la optimización de tus consultas para mejorar el rendimiento y cómo puedes proteger tus datos con vistas autorizadas. Después de completar este curso, inscríbete en el curso Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud.

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.

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