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Laurence Carton

Miembro desde 2023

Liga de Plata

20696 puntos
Agentes de IA empresariales seguros Earned oct 14, 2026 EDT
Crea sistemas multiagente colaborativos con el ADK y el MCP Earned oct 6, 2026 EDT
Administra Kubernetes en Google Cloud Earned feb 5, 2025 EST
Implementa canalizaciones de CI/CD en Google Cloud Earned ene 28, 2025 EST
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud Earned jun 4, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini para analistas y científicos de datos Earned may 24, 2024 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Operaciones Earned oct 27, 2023 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Fundamentos Earned oct 3, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Español Earned oct 2, 2023 EDT
Introduction to Vertex Forecasting and Time Series in Practice Earned sep 29, 2023 EDT
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud Earned sep 29, 2023 EDT
Crea canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud Earned sep 15, 2023 EDT
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud Earned ago 11, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español Earned ago 4, 2023 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación PDE Earned jul 20, 2023 EDT

Aprende a proteger y administrar agentes de IA en Google Cloud. En este curso, se proporciona una hoja de ruta práctica para proteger la memoria de los agentes, aplicar controles de acceso estrictos con IAM y los Controles del servicio de VPC, y, además, implementar barreras de protección de conversaciones en tiempo real para garantizar implementaciones empresariales seguras y que cumplan con las normativas.

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Aprende a diseñar, coordinar e implementar sistemas multiagente con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) de Google y el Protocolo de contexto del modelo (MCP). Con un ejemplo de asistente de viajes, aprenderás a organizar una red de agentes especializados con parámetros personalizados. Al final del curso, comprenderás los patrones de diseño y las estrategias de implementación necesarios para flujos de trabajo de IA sólidos y escalables.

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Completa la insignia de habilidad intermedia Administra Kubernetes en Google Cloud para demostrar tus capacidades para administrar implementaciones con kubectl y supervisar y depurar aplicaciones en Google Kubernetes Engine (GKE), así como con las técnicas de entrega continua.

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Obtén la insignia de habilidad intermedia completando el curso Implementa canalizaciones de CI/CD en Google Cloud en el que aprenderás a usar Artifact Registry, Cloud Build y Cloud Deploy. Interactuarás con la consola de Cloud, Google Cloud CLI, Cloud Run y GKE. En este curso, aprenderás a crear canalizaciones de integración continua, almacenar y proteger artefactos, analizar vulnerabilidades, atestiguar la validez de lanzamientos aprobados. Además, obtendrás experiencia práctica en la implementación de aplicaciones tanto a GKE como a Cloud Run.

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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, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, ayuda a analizar los datos de los clientes y predecir las ventas de productos. También aprenderás a identificar, categorizar y desarrollar los clientes nuevos usando datos de clientes en BigQuery. A través de labs prácticos, comprobarás cómo Gemini mejora los flujos de trabajo de análisis de datos y aprendizaje automático. Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.

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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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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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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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This course is an introduction to building forecasting solutions with Google Cloud. You start with sequence models and time series foundations. You then walk through an end-to-end workflow: from data preparation to model development and deployment with Vertex AI. Finally, you learn the lessons and tips from a retail use case and apply the knowledge by building your own forecasting models.

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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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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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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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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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