Cristian Camilo Bustos Montealegre
Member since 2022
Introduction to Generative AI - בעברית
Earned ינו 6, 2026 EST
Google Cloud Architecture: Design Principles
Earned דצמ 17, 2023 EST
Getting Started with Google Kubernetes Engine
Earned דצמ 14, 2023 EST
Logging and Monitoring in Google Cloud
Earned דצמ 12, 2023 EST
Building Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
Earned דצמ 1, 2023 EST
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML
Earned נוב 30, 2023 EST
DEPRECATED BigQuery for Data Warehousing
Earned נוב 30, 2023 EST
Build a Data Warehouse with BigQuery
Earned נוב 30, 2023 EST
Prepare Data for ML APIs on Google Cloud
Earned נוב 29, 2023 EST
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure
Earned נוב 2, 2023 EDT
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep
Earned אוק 13, 2023 EDT
[DEPRECATED] Feature Engineering
Earned אוק 9, 2023 EDT
Data Lake Modernization on Google Cloud: Cloud Data Fusion
Earned מאי 31, 2023 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned מאי 23, 2023 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned מאי 17, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
Earned מאי 8, 2023 EDT
Understanding Google Cloud Security and Operations - בעברית
Earned אפר 6, 2023 EDT
Infrastructure and Application Modernization with Google Cloud - בעברית
Earned אפר 4, 2023 EDT
Innovating with Data and Google Cloud - בעברית
Earned אפר 3, 2023 EDT
Digital Transformation with Google Cloud - בעברית
Earned מרץ 29, 2023 EDT
זהו קורס מבוא ממוקד שמטרתו להסביר מהי בינה מלאכותית גנרטיבית, איך משתמשים בה ובמה היא שונה משיטות מסורתיות של למידת מכונה. הוא גם כולל הסבר על הכלים של Google שיעזרו לכם לפתח אפליקציות בינה מלאכותית גנרטיבית משלכם.
Learn more
In this course, you’ll learn how to apply the Google Cloud Well-Architected Framework to design resilient, production-grade cloud environments. You’ll analyze real-world challenges across six distinct industries to balance competing priorities like low-latency performance, ironclad security, and carbon efficiency. By the end, you'll possess a practical architectural playbook and the critical thinking skills needed to lead reviews and optimize cloud workloads in the field.
Learn more
Welcome to the Getting Started with Google Kubernetes Engine course. If you're interested in Kubernetes, a software layer that sits between your applications and your hardware infrastructure, then you’re in the right place! Google Kubernetes Engine brings you Kubernetes as a managed service on Google Cloud.
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, as it’s commonly referred to, and how to get applications containerized and running in Google Cloud. The course starts with a basic introduction to Google Cloud, and is then followed by an overview of containers and Kubernetes, Kubernetes architecture, and Kubernetes operations.
Learn more
Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.
Learn more
This course offers hands-on practice with Cloud Data Fusion, a cloud-native, code-free, data integration platform. ETL Developers, Data Engineers and Analysts can greatly benefit from the pre-built transformations and connectors to build and deploy their pipelines without worrying about writing code. This Quest starts with a quickstart lab that familiarises learners with the Cloud Data Fusion UI. Learners then get to try running batch and realtime pipelines as well as using the built-in Wrangler plugin to perform some interesting transformations on data.
Learn more
Complete the intermediate Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in the following: building data transformation pipelines to BigQuery using Dataprep by Trifacta; using Cloud Storage, Dataflow, and BigQuery to build extract, transform, and load (ETL) workflows; and building machine learning models using BigQuery ML.
Learn more
Looking to build or optimize your data warehouse? Learn best practices to Extract, Transform, and Load your data into Google Cloud with BigQuery. In this series of interactive labs you will create and optimize your own data warehouse using a variety of large-scale BigQuery public datasets. 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. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
Learn more
Complete the intermediate Build a Data Warehouse with BigQuery skill badge course to demonstrate skills in the following: joining data to create new tables, troubleshooting joins, appending data with unions, creating date-partitioned tables, and working with JSON, arrays, and structs in BigQuery.
Learn more
Complete the introductory Prepare Data for ML APIs on Google Cloud skill badge to demonstrate skills in the following: cleaning data with Dataprep by Trifacta, running data pipelines in Dataflow, creating clusters and running Apache Spark jobs in Managed Service for Apache Spark, and calling ML APIs including the Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, and Video Intelligence API.
Learn more
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure 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.
Learn more
Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Data Engineer certification exam.
You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
Learn more
This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.
Learn more
Welcome to Cloud Data Fusion, where we discuss how to use Cloud Data Fusion to build complex data pipelines.
Learn more
This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
Learn more
This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
Learn more
This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.
Learn more
הקורס בוחן ניהול עלויות, אבטחה ותפעול בענן. ראשית, מוסבר איך עסקים יכולים לרכוש שירותי IT מספק שירותי ענן ולשמר חלק מהתשתית שלהם או לבחור לא לשמר אותה בכלל. שנית, הקורס מתאר איך האחריות על אבטחת נתונים מתחלקת בין ספק שירותי הענן לעסק, וסוקר את אבטחת ההגנה לעומק (defense-in-depth) שמובנית ב-Google Cloud. לבסוף, הקורס מתייחס לכך שצוותי IT ומנהלי העסק צריכים לשנות את החשיבה על ניהול משאבי IT בענן, ונוגע באופן שבו כלי ניטור המשאבים ב-Google Cloud יכולים לסייע להם לשמור על שליטה וניראות בסביבת הענן שלהם.
Learn more
בארגונים מסורתיים רבים משתמשים במערכות ובאפליקציות מדורות קודמים, וקשה לבצע באמצעותן התאמה לעומס ופעולות מהירות הדרושות כדי לעמוד בציפיות מודרניות של לקוחות. מנהיגים עסקיים וקובעי מדיניות IT צריכים כל הזמן לבחור בין תחזוקה של מערכות מדורות קודמים לבין השקעה במוצרים ובשירותים חדשים.
בקורס הזה נבחן את האתגרים הנובעים משימוש בתשתית IT מיושנת, ואיך בעלי עסקים יכולים לבצע מודרניזציה של תשתיות בעזרת טכנולוגיית ענן. הקורס מתחיל בהבנה מעמיקה של אפשרויות המחשוב השונות הזמינות בענן ופירוט היתרונות של כל אחת מהאפשרויות. לאחר מכן נבחן את האפשרויות למודרניזציה של האפליקציות ושל ממשקי API (ממשק תכנות יישומים). בקורס מתוארים גם מגוון פתרונות של Google Cloud שיכולים לשפר את תהליך פיתוח המערכות וניהולן בעסקים שונים, כמו Compute Engine, App Engine ו-Apigee.
Learn more
טכנולוגיית הענן לבדה מספקת לעסק חלק קטן בלבד מהערך האמיתי שלה. כשהיא משולבת עם נתונים בנפח רב מאוד, נוצרת העוצמה שמאפשרת להפיק ערך וליצור חוויות חדשות ללקוחות.
במסגרת הקורס הזה תלמדו מהם נתונים, איך השתמשו בהם בעבר בחברות לצורך קבלת החלטות ולמה הם קריטיים כל כך ללמידה חישובית. בנוסף, בקורס הזה יוצגו ללומדים מושגים טכניים כמו נתונים מובְנים ולא מובְנים, מסד נתונים, מחסן נתונים (data warehouse) ואגמי נתונים (data lakes). בהמשך, הקורס יעסוק במוצרי Google Cloud הנפוצים ביותר בתחום הנתונים, ובמוצרים כאלה ששיעור השימוש בהם גדל במהירות הרבה ביותר.
Learn more
מהי טכנולוגיית ענן ומהו מדע הנתונים? וחשוב יותר, איך הם יכולים לעזור לכם, לצוות שלכם ולעסק שלכם?
קורס המבוא הזה בנושא טרנספורמציה דיגיטלית מתאים למי שרוצה ללמוד על טכנולוגיית הענן כדי להתמקצע ולהצטיין בעבודתו וכדי לעזור בפיתוח העתיד של העסק.
בקורס יוגדרו מונחי יסוד כגון הענן, נתונים וטרנספורמציה דיגיטלית. בנוסף, נבחן דוגמאות של חברות מרחבי העולם שמשתמשות בטכנולוגיית הענן כדי לבצע טרנספורמציה בעסק. הקורס כולל סקירה של סוגי ההזדמנויות שיש לחברות ושל האתגרים הנפוצים שחברות מתמודדות איתם במהלך טרנספורמציה דיגיטלית. הקורס גם מדגים איך עמודי התווך של פתרונות Google Cloud יכולים לעזור בתהליך. חשוב לומר: טרנספורמציה דיגיטלית לא קשורה רק לשימוש בטכנולוגיות חדשות. כדי הטרנספורמציה תהיה מלאה, ארגונים צריכים גם ליישם חדשנות ולפתח דפוס חשיבה שמקדם חדשנות בכל התחומים והצוותים. השיטות המומלצות המתוארות בקורס יעזרו לכם להשיג את המטרה הזו.
Learn more
