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Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Martin Frey

Miembro desde 2023

Crea un almacén de datos con BigQuery Earned mar 14, 2026 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes Earned dic 16, 2025 EST
Modelos de transformadores y modelo BERT Earned dic 15, 2025 EST
Arquitectura de codificador-decodificador Earned dic 14, 2025 EST
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Operaciones Earned dic 14, 2025 EST
Mecanismo de atención Earned dic 12, 2025 EST
Introducción a la generación de imágenes Earned dic 12, 2025 EST
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Desarrolla canalizaciones Earned dic 8, 2025 EST
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Fundamentos Earned nov 27, 2025 EST
Preparación para el proceso de certificación Professional Data Engineer Earned nov 27, 2025 EST
Crea canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud Earned nov 26, 2025 EST
Introducción a la IA generativa Earned nov 19, 2025 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned nov 19, 2025 EST
Agentes de IA generativa: transforma tu organización Earned nov 19, 2025 EST
Apps de IA generativa: transforma tu trabajo Earned nov 18, 2025 EST
IA generativa: explora el panorama Earned nov 17, 2025 EST
IA generativa: descubre los conceptos fundamentales Earned nov 16, 2025 EST
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud Earned nov 16, 2025 EST
IA generativa: más allá del chatbot Earned nov 15, 2025 EST
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud Earned nov 12, 2025 EST
Introducción a la ingeniería de datos en Google Cloud Earned nov 7, 2025 EST

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, se te enseña a crear un modelo de generación de leyendas de imágenes con el aprendizaje profundo. Aprenderás sobre los distintos componentes de los modelos de generación de leyendas de imágenes, como el codificador y el decodificador, y cómo entrenar y evaluar tu modelo. Al final del curso, podrás crear tus propios modelos y usarlos para generar leyendas de imágenes.

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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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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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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 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 esta segunda parte de la serie de cursos sobre Dataflow, analizaremos en profundidad el desarrollo de canalizaciones con el SDK de Beam. Comenzaremos con un repaso de los conceptos de Apache Beam. A continuación, analizaremos el procesamiento de datos de transmisión con ventanas, marcas de agua y activadores. Luego, revisaremos las opciones de fuentes y receptores en sus canalizaciones, los esquemas para expresar datos estructurados y cómo realizar transformaciones con estado mediante las API de State y de Timer. Después, revisaremos las prácticas recomendadas que ayudan a maximizar el rendimiento de las canalizaciones. Al final del curso, presentaremos SQL y Dataframes para representar su lógica empresarial en Beam y cómo desarrollar canalizaciones de forma iterativa con notebooks de Beam.

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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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Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudio para el examen de certificación de PDE (Professional Data Engineer). Los alumnos conocerán la amplitud y el alcance de los dominios que se incluyen en el examen. Además, evaluarán su nivel de preparación para el examen y crearán un plan de estudio personal.

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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 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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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.

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Agentes de IA generativa: transforma tu organización es el quinto y último curso de la ruta de aprendizaje Líder de IA generativa. En este curso, se analiza cómo las organizaciones pueden usar agentes de IA generativa personalizados para abordar desafíos empresariales específicos. Puedes obtener experiencia práctica a través de la creación de un agente de IA básico mientras exploras los componentes de estos agentes, como los modelos, los bucles de razonamiento y las herramientas.

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Apps de IA generativa : transforma tu trabajo es el cuarto curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa. En este curso, se presentan las aplicaciones de IA generativa de Google, como Gemini para Workspace y NotebookLM. Te brinda orientación sobre los conceptos como la fundamentación, la generación mejorada por recuperación, la creación de instrucciones eficaces y el desarrollo de flujos de trabajo automatizados.

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IA generativa: explora el panorama es el tercer curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa. La IA generativa está cambiando la manera en la que interactuamos y trabajamos con el mundo que nos rodea. Pero, como líder, ¿cómo puedes aprovechar su poder para generar resultados comerciales reales? En este curso, explorarás las diferentes capas del desarrollo de soluciones de IA generativa, las ofertas de Google Cloud y los factores que se deben considerar cuando se selecciona una solución.

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IA generativa: descubre los conceptos fundamentales es el segundo curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa. En este curso, descubrirás los conceptos fundamentales de la IA generativa explorando las diferencias entre esta, el AA y la IA, y comprendiendo cómo los diferentes tipos de datos permiten abordar desafíos empresariales con la IA generativa. También conocerás las estrategias de Google Cloud para abordar las limitaciones de los modelos de base y los desafíos clave para desarrollar e implementar la IA de forma responsable y segura.

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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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IA generativa: más allá del chatbot es el primer curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa y no tiene requisitos previos. El objetivo de este curso es profundizar los conocimientos básicos sobre chatbots para explorar el verdadero potencial de la IA generativa para tu organización. Explorarás conceptos como los modelos de base y la ingeniería de instrucciones, que son fundamentales para aprovechar el poder de la IA generativa. Este curso también te sirve como guía para las consideraciones importantes que debes tener cuando desarrollas una estrategia de IA generativa exitosa para tu organización.

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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 la ingeniería de datos en Google Cloud, los roles y las responsabilidades de los ingenieros de datos y cómo estos se corresponden con las ofertas de Google Cloud. También aprenderás sobre los métodos para enfrentar los desafíos de la ingeniería de datos.

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