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Emanuele Simili
Miembro desde 2019
Liga de Plata
2500 puntos
DEPRECATED Applied Data: Blockchain
Earned may 6, 2020 EDT
DEPRECATED IoT in the Google Cloud
Earned feb 7, 2020 EST
BigQuery para el aprendizaje automático
Earned feb 7, 2020 EST
Automatiza la implementación y administra el tráfico en una red de Google Cloud
Earned feb 6, 2020 EST
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned feb 5, 2020 EST
API de aprendizaje automático
Earned feb 3, 2020 EST
Introducción al AA: procesamiento de imágenes
Earned feb 2, 2020 EST
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned feb 2, 2020 EST
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure
Earned ene 31, 2020 EST
Introducción al AA: procesamiento de lenguaje
Earned ene 31, 2020 EST
Cloud Healthcare API
Earned ene 29, 2020 EST
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned ene 26, 2020 EST
Data Science en Google Cloud Platform: Machine Learning
Earned ene 25, 2020 EST
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned ene 24, 2020 EST
Scientific Data Processing
Earned ene 18, 2020 EST
Modelo de referencia: datos, AA, IA
Earned ene 16, 2020 EST
Conceptos básicos de Google Developer
Earned ene 11, 2020 EST
Conceptos básicos de Google Cloud
Earned ene 9, 2020 EST
Blockchain and related technologies, such as distributed ledger and distributed apps, are becoming new value drivers and solution priorities in many industries. In this course you will gain hands-on experience with distributed ledger and the exploration of blockchain datasets in Google Cloud. It brings the research and solution work of Google's Allen Day into self-paced labs for you to run and learn directly. Since this course uses advanced SQL in BigQuery, a SQL-in-BigQuery refresher lab is at the start.
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In this quest, you will learn about Google Cloud’s IoT Core service and its integration with other services like GCS, Dataprep, Stackdriver and Firestore. The labs in this quest use simulator code to mimic IOT devices and the learning here should empower you to implement the same streaming pipeline with real world IoT devices.
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¿Quieres compilar modelos de AA en minutos en lugar de horas utilizando únicamente SQL? BigQuery ML democratiza el aprendizaje automático, ya que permite que los analistas de datos creen, entrenen, evalúen y realicen predicciones con modelos de aprendizaje automático a través de herramientas y habilidades de SQL existentes. En esta serie de labs, experimentarás con diferentes tipos de modelos y aprenderás cuáles son las características de un buen modelo.
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Las herramientas de redes son un tema clave de la computación en la nube. Es la tecnología subyacente de Google Cloud y conecta todos tus recursos y servicios entre sí. En este curso, se abordarán los servicios esenciales de herramientas de redes de Google Cloud y obtendrás experiencia práctica con herramientas especializadas para desarrollar redes consolidadas. Desde los pormenores de las VPC hasta la creación de balanceadores de cargas de nivel empresarial, Automatiza la implementación y administra el tráfico en una red de Google Cloud te dará la experiencia práctica necesaria para empezar a crear redes sólidas de inmediato.
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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.
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No es ningún secreto que el aprendizaje automático es uno de los campos de mayor crecimiento en tecnología, y Google Cloud Platform desempeñó un papel decisivo como impulsor de su desarrollo. Con una gran cantidad de API, GCP cuenta con una herramienta para casi cualquier trabajo de aprendizaje automático. En esta Quest de nivel avanzado, adquirirá experiencia práctica en las API de aprendizaje automático cuando complete los labs Cómo implementar un chatbot de IA con Dialogflow y Cómo detectar etiquetas, rostros y puntos de referencia en imágenes con la API de Cloud Vision, entre otros.
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Usar potencia de procesamiento a gran escala para reconocer patrones y “leer” imágenes es una de las tecnologías fundamentales de la IA, que, por ejemplo, se usa en los vehículos autónomos y el reconocimiento facial. Google Cloud proporciona velocidad y precisión de primer nivel a través de sistemas que se pueden utilizar con solo llamar a las APIs. Con estas y muchas otras APIs, Google Cloud cuenta con herramientas para casi cualquier trabajo de aprendizaje automático. En este curso introductorio, obtendrás experiencia práctica con el aprendizaje automático a medida que se aplica a procesamiento de imágenes en labs que te permitirán etiquetar imágenes, detectar rostros y puntos de referencia, y también extraer, analizar y traducir texto de las imágenes.
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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
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No es ningún secreto que el aprendizaje automático es uno de los campos de mayor crecimiento en el ámbito de la tecnología, y Google Cloud desempeñó un papel decisivo para impulsar su desarrollo. Con su gran cantidad de APIs, GCP cuenta con una herramienta para casi cualquier trabajo de aprendizaje automático. En este curso introductorio, obtendrás experiencia práctica con el aprendizaje automático a medida que se aplica al procesamiento del lenguaje en labs que te permitirán extraer entidades de un texto, realizar análisis sintácticos y de opiniones, y usar la API de Speech-to-Text para la transcripción.
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Cloud Healthcare API bridges the gap between care systems and applications built on Google Cloud. By supporting standards-based data formats and protocols of existing healthcare technologies, Cloud Healthcare API connects your data to advanced Google Cloud capabilities, including streaming data processing with Cloud Dataflow, scalable analytics with BigQuery, and machine learning with Cloud Machine Learning Engine. In this Quest you will use the Cloud Healthcare API to ingest and process data in the industry standard FHIR, HL7v2 and DICOM formats, train a TensorFlow model for prediction with FHIR data, and also gain practice with de-identification of datasets.
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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
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Esta es la segunda de dos Quests de labs prácticos que provienen de los ejercicios del libro Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, publicado por O'Reilly Media, Inc. En esta segunda Quest, que abarca desde el capítulo 9 hasta el final del libro, ampliará las habilidades practicadas en la primera Quest y ejecutará trabajos completos de aprendizaje automático con herramientas de última generación y conjuntos de datos del mundo real, todo mediante el uso de las herramientas y los servicios de Google Cloud Platform.
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Esta es la primera de las dos Quests de labs prácticos derivada de los ejercicios del libro Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, editado por O'Reilly Media, Inc. En esta primera Quest, en el capítulo 8, tiene la oportunidad de practicar todos los aspectos de la transferencia, la preparación, el procesamiento, las consultas, la exploración y la visualización de los conjuntos de datos con las herramientas y los servicios de Google Cloud Platform.
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¿Macrodatos, aprendizaje automático y datos científicos? Parece la combinación perfecta. En esta Quest de nivel avanzado, obtendrá experiencia práctica en servicios de GCP como BigQuery, Managed Service for Apache Spark y Tensorflow, aplicándolos a casos prácticos en los que se usan conjuntos de datos científicos de la vida real. Mediante la adquisición de experiencia en tareas como el análisis de datos de terremotos y la agregación de imágenes satelitales, Scientific Data Processing lo ayudará a expandir sus habilidades en macrodatos y aprendizaje automático para que pueda solucionar problemas propios relacionados con un amplio espectro de disciplinas científicas.
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Los macrodatos, el aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial son temas informáticos populares en la actualidad; sin embargo, estos campos son muy especializados y es difícil conseguir material básico. Por suerte, Google Cloud proporciona servicios fáciles de usar en estas áreas y, con este curso de nivel básico, puedes dar tus primeros pasos con herramientas como BigQuery, la API de Cloud Speech y Video Intelligence.
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En este curso de nivel introductorio, se enseña a los desarrolladores de aplicaciones de qué manera el ecosistema de Google Cloud los puede ayudar a compilar aplicaciones nativas de la nube que sean seguras, inteligentes y escalables. Aprenderás a desarrollar y escalar aplicaciones sin necesidad de configurar una infraestructura, a ejecutar análisis de datos, a obtener estadísticas a partir de ellos y a desarrollar con APIs de AA previamente entrenadas para aprovechar el aprendizaje automático incluso si no eres experto en ese tipo de tecnología. También experimentarás la integración perfecta entre varios servicios de Google y APIs para crear apps inteligentes.
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En este curso de nivel introductorio, obtendrás práctica con las herramientas y servicios básicos de Google Cloud. Se proporcionan videos opcionales para brindar más contexto y un repaso de los conceptos tratados en los labs. Conceptos básicos de Google Cloud es un primer curso recomendado para los estudiantes de la plataforma: puedes empezar con pocos o ningún conocimiento previo de la nube y terminar con experiencia práctica que podrás aplicar a tu primer proyecto en Google Cloud. Desde la escritura de comandos en Cloud Shell y la implementación de tu primera máquina virtual, hasta la ejecución de apps en Kubernetes Engine o con balanceo de cargas, Conceptos básicos de Google Cloud es la introducción ideal a las características básicas de la plataforma.
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