Uzma Ali
Miembro desde 2023
Liga de Plata
11965 puntos
Campo Perfeito
Earned sep 11, 2026 EDT
Realiza análisis de datos predictivos en BigQuery
Earned sep 11, 2026 EDT
Agentes empresariales y casos de uso
Earned sep 10, 2026 EDT
Conceptos básicos sobre los agentes
Earned ago 29, 2026 EDT
Crea tu primera aplicación de Gemini Enterprise
Earned jul 27, 2026 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned oct 28, 2024 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned oct 28, 2024 EDT
Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery
Earned may 27, 2024 EDT
Conceptos básicos de análisis de datos de Google Cloud
Earned abr 25, 2024 EDT
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud
Earned abr 18, 2024 EDT
El Arcade Trivia de Abril de 2024 semana 1
Earned abr 17, 2024 EDT
Nivel 3: Carreras en GenAIus
Earned abr 3, 2024 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned ene 5, 2024 EST
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
Earned ago 14, 2023 EDT
Grandes times não improvisam — eles executam um plano de jogo. Nesta trilha, você será o capitão do seu backend, do quadro tático ao apito final. Ajuste esquemas do Spanner para tráfego sob alta pressão, envie mensagens precisas do Pub/Sub pelos seus serviços e marque golaços com implantações limpas de APIs no Cloud Run. Supere os laboratórios de desafio para resgatar seu selo!
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Completa el curso para obtener la insignia de habilidad intermedia Realiza análisis de datos predictivos en BigQuery para demostrar habilidades en las siguientes tareas: crear conjuntos de datos en BigQuery importando archivos CSV y JSON; aprovechar la potencia de BigQuery con conceptos analíticos sofisticados de SQL, incluido el uso de BigQuery ML para entrenar un modelo de goles esperados con datos de eventos de fútbol y evaluar la espectacularidad de los goles de la Copa Mundial.
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Descubre cómo los agentes de IA impulsan el impacto empresarial. Luego, descubrirás cómo Gemini Enterprise te permite crear y organizar los agentes adecuados, desde soluciones sin código hasta soluciones con mucho código.
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En este curso, se presentan los conceptos básicos de los agentes de IA y se explora cómo agregan valor en el mundo real. Proporciona una base para desarrolladores, arquitectos y responsables de la toma de decisiones técnicas que quieren comprender los sistemas de IA desde la perspectiva de un comportamiento autónomo y orientado a objetivos.
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Crea tu primera aplicación de Gemini Enterprise. Conecta diversas fuentes de datos a tu aplicación para crear un motor de búsqueda y análisis potente y unificado. Domina funciones avanzadas, como los agentes de Deep Research, la ideación con múltiples agentes y NotebookLM para análisis enfocados.
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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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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 Data Studio con la conexión a datos de BigQuery.
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Descubre cómo convertir datos sin procesar en decisiones claras y fundamentadas en datos con Google Cloud. A través de labs prácticos y situaciones reales, este curso para principiantes te guiará en la consulta de datos en BigQuery, la exploración de tendencias en Looker y la creación de informes interactivos y fáciles de compartir en Data Studio.
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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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¡Hola! ¡Estás invitado a jugar con el Arcade Trivia para la Semana 1 de Abril! Juega durante todo el mes y mejora tu aprendizaje en la nube. Cada semana, lanzaremos un nuevo conjunto de preguntas para poner a prueba tu conocimiento sobre la Plataforma Google Cloud. ¡Comienza ahora y gana la insignia de Trivia de Abril, Semana 1!
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Gen AI está liderando una revolución en las carreras profesionales. Tanto si eres un experto como si eres nuevo en este campo, Gen AI es la clave para tener nuevas posibilidades. Obtener una credencial de Google Cloud en esta innovadora tecnología puede mejorar tu currículum. ¿Y qué es lo mejor de todo? Que no se requiere experiencia previa.
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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 menciona las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.
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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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