Cristopher Luis Jiménez Meza
Miembro desde 2024
Liga de Diamantes
98442 puntos
Introducción a los principios de seguridad en la computación en la nube
Earned dic 16, 2025 EST
Estrategias para la administración de riesgos de seguridad en la nube
Earned dic 16, 2025 EST
Riesgos de seguridad en la nube: Identifica amenazas y protégete de ellas
Earned dic 16, 2025 EST
Detecta ataques de seguridad cibernética en la nube, responde ante ellos y recupérate de sus impactos
Earned dic 16, 2025 EST
Aplica todo lo que aprendiste: Prepárate para un trabajo de analista de seguridad en la nube
Earned dic 16, 2025 EST
Aplica todo lo que aprendiste: Prepárate para convertirte en analista de datos en la nube
Earned oct 28, 2025 EDT
El poder de la narración: Cómo visualizar datos en la nube
Earned oct 28, 2025 EDT
Transformación de datos en la nube
Earned oct 27, 2025 EDT
Administración y almacenamiento de datos en la nube
Earned oct 27, 2025 EDT
Introducción al análisis de datos en Google Cloud
Earned oct 27, 2025 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación PMLE
Earned jun 27, 2025 EDT
ML Pipelines on Google Cloud - Español
Earned jun 4, 2025 EDT
Crea una infraestructura con Terraform en Google Cloud
Earned sep 25, 2024 EDT
Desarrolla tu red de Google Cloud
Earned sep 21, 2024 EDT
Cómo comenzar a usar Google Kubernetes Engine
Earned sep 16, 2024 EDT
Infraestructura elástica de Google Cloud: Escalamiento y automatización
Earned sep 12, 2024 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: servicios principales
Earned sep 8, 2024 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: conceptos básicos
Earned sep 1, 2024 EDT
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal
Earned ago 26, 2024 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación ACE
Earned ago 4, 2024 EDT
Escala con Google Cloud Operations
Earned jul 22, 2024 EDT
Confianza y seguridad con Google Cloud
Earned jul 21, 2024 EDT
Moderniza Infraestructura y Aplicaciones con Google Cloud
Earned jul 20, 2024 EDT
Innova con la Inteligencia Artificial de Google Cloud
Earned jul 20, 2024 EDT
Explora la transformación de datos con Google Cloud
Earned jul 19, 2024 EDT
Transformación digital con Google Cloud
Earned jul 19, 2024 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Security Analyst Job - Español
Earned jul 18, 2024 EDT
Detect, Respond, and Recover from Cloud Cybersecurity Attacks - Español
Earned jul 18, 2024 EDT
Cloud Security Risks: Identify and Protect Against Threats - Español
Earned jul 12, 2024 EDT
Strategies for Cloud Security Risk Management - Español
Earned jul 7, 2024 EDT
Introduction to Security Principles in Cloud Computing - Español
Earned jul 1, 2024 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Administra atributos
Earned jun 4, 2024 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Primeros pasos
Earned jun 3, 2024 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned jun 3, 2024 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned may 31, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned may 30, 2024 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job - Español
Earned may 29, 2024 EDT
Sistemas de aprendizaje automático de producción
Earned may 27, 2024 EDT
Aprendizaje automático en empresas
Earned may 26, 2024 EDT
[DEPRECATED] Ingeniería de atributos
Earned may 22, 2024 EDT
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud
Earned may 20, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Español
Earned may 19, 2024 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud
Earned may 17, 2024 EDT
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud - Español
Earned may 14, 2024 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job - Español
Earned may 14, 2024 EDT
Data Transformation in the Cloud - Español
Earned may 8, 2024 EDT
Data Management and Storage in the Cloud - Español
Earned may 6, 2024 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud - Español
Earned may 1, 2024 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned abr 24, 2024 EDT
Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine
Earned abr 24, 2024 EDT
Crea una red de Google Cloud segura
Earned abr 24, 2024 EDT
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud
Earned abr 22, 2024 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud
Earned abr 21, 2024 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud
Earned abr 18, 2024 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud
Earned abr 17, 2024 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
Earned abr 11, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Español
Earned abr 11, 2024 EDT
Este es el primero de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, explorarás los aspectos esenciales de la seguridad cibernética, incluidos el ciclo de vida de seguridad, la transformación digital y los conceptos clave de la computación en la nube. Identificarás las herramientas habituales que usan los analistas de seguridad en la nube de nivel básico para automatizar tareas.
Más información
Este es el segundo de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, explorarás los marcos de trabajo de administración de riesgos en la nube de uso común. Para ello, aprenderás sobre los dominios de seguridad, los ciclos de vida de cumplimiento y los estándares de la industria, como la HIPAA, el CSF del NIST y los SOC. Desarrollarás habilidades relacionadas con la identificación de riesgos, la implementación de controles de seguridad, la evaluación de cumplimiento y la administración de protección de datos. Adicionalmente, obtendrás experiencia práctica con Google Cloud y herramientas de múltiples nubes específicas para el riesgo y el cumplimiento. Este curso también incorpora técnicas para solicitudes de empleo y preparación de entrevistas, lo que brinda una base integral para comprender y abordar eficazmente el complejo panorama de la administración de riesgos en la nube.
Más información
Este es el tercero de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, explorarás los principios de la administración de identidades y el control de acceso en un entorno de nube, abarcando elementos clave como las 3 A (autenticación, autorización y auditoría), el manejo de credenciales y la administración de certificados. También explorarás temas esenciales en la administración de amenazas y vulnerabilidades, los principios nativos de la nube y las medidas de protección de datos. Después de completar este curso, tendrás las habilidades y el conocimiento necesarios para proteger los recursos basados en la nube y la información sensible de la organización. Además, seguirás interactuando con recursos de desarrollo profesional y perfeccionarás tus técnicas para entrevistas, lo que te preparará para el siguiente paso de tu recorrido.
Más información
Este es el cuarto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, te enfocarás en desarrollar capacidades relacionadas con el registro, la seguridad y la supervisión de alertas, así como técnicas para mitigar los ataques. Obtendrás conocimientos valiosos para personalizar feeds de amenazas, gestionar incidentes, manejar comunicaciones sobre crisis, hacer análisis de causa raíz y dominar las comunicaciones para la respuesta ante incidentes y posteriores al evento. Con las herramientas de Google Cloud, aprenderás a identificar los indicadores de compromiso y prepararte para la continuidad de la empresa y la recuperación ante desastres. Además de estas habilidades técnicas, continuarás actualizando tu currículum y practicando las técnicas para responder a entrevistas.
Más información
Este es el quinto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, combinarás y aplicarás conceptos clave, como los principios de seguridad de la nube, la administración de riesgos, la identificación de vulnerabilidades, la administración de incidentes y las comunicaciones sobre crisis en un proyecto final interactivo. Además, terminarás la reanudación de tus actualizaciones y practicarás todas las técnicas nuevas sobre entrevistas que aprendiste, y que te prepararán para postularte con confianza a entrevistas de trabajos relacionados con este campo.
Más información
Este es el quinto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, combinarás y aplicarás los conocimientos y las habilidades fundamentales que se enseñaron del curso 1 al 4 en un proyecto final práctico que se enfoca en el proyecto del ciclo de vida completo de los datos. Practicarás usando herramientas basadas en la nube para adquirir, almacenar, procesar, analizar, visualizar y comunicar estadísticas de datos de manera eficaz. Al final del curso, habrás completado un proyecto en el que demuestras tu dominio en cuanto a estructurar datos de múltiples fuentes con eficacia, presentar soluciones a una variedad de partes interesadas y visualizar estadísticas de datos usando software basado en la nube. También te prepararás actualizando tu currículum y practicando técnicas de entrevista para postularte a trabajos y asistir a entrevistas.
Más información
Este es el cuarto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, te concentrarás en desarrollar habilidades en las cinco etapas clave de la visualización de datos en la nube: narrar, planificar, explorar datos, crear visualizaciones y compartir datos con otros. También ganarás experiencia en el uso de habilidades relacionadas con la IU o UX para crear esquemas impactantes de visualizaciones nativas de la nube y trabajar con herramientas de visualización de datos nativas de la nube. Esto con el objetivo de explorar conjuntos de datos, crear informes y construir paneles que impulsen las decisiones y fomenten la colaboración.
Más información
Este es el tercero de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, comenzarás por obtener una descripción general del recorrido basado en datos, desde la recopilación hasta las estadísticas. Aprenderás a usar SQL para transformar datos sin procesar en un formato utilizable. Luego, descubrirás cómo transformar altos volúmenes de datos con una canalización. Finalmente, obtendrás experiencia para aplicar estrategias de transformación a conjuntos de datos reales que te permitirán solucionar las necesidades empresariales.
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Este es el segundo de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, explorarás cómo se estructuran y organizan los datos. Obtendrás experiencia práctica con la arquitectura de data lakehouse y los componentes de la nube, como BigQuery, Google Cloud Storage y Dataproc para almacenar, analizar y procesar conjuntos de datos grandes de forma eficiente.
Más información
Este es el primero de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, aprenderás cómo se define el campo de análisis de datos en la nube y a describir los roles y responsabilidades de un analista de datos en la nube, que se relacionan con la adquisición, el almacenamiento, el procesamiento y la visualización de los datos. Explorarás la arquitectura de las herramientas basadas en Google Cloud (por ejemplo, BigQuery y Cloud Storage) y cómo se utilizan para estructurar y presentar datos, y realizar informes sobre ellos de manera eficaz.
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Aprende a usar Gemini Notebook para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Repasarás las funciones de Gemini Notebook, crearás un notebook y usarás la guía de estudio como práctica para el examen de certificación.
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En este curso, aprenderá de los ingenieros y capacitadores de AA que trabajan en el desarrollo de vanguardia de las canalizaciones de AA en Google Cloud. En los primeros módulos, se abordará TensorFlow Extended (o TFX), la plataforma de aprendizaje automático de producción de Google basada en TensorFlow para la administración de canalizaciones y metadatos de AA. Aprenderá sobre los componentes y la organización de las canalizaciones con TFX. También aprenderá cómo automatizar su canalización mediante la integración y la implementación continuas, y cómo administrar ML Metadata. Luego, cambiaremos el enfoque para analizar cómo podemos automatizar y volver a usar las canalizaciones de AA en múltiples frameworks de AA, como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn y XGBoost. Además, aprenderá a usar Cloud Composer, otra herramienta de Google Cloud, para organizar sus canalizaciones de entrenamiento continuo. Por último, aprenderá a usar MLflow para administrar el ciclo de vida completo del aprend…
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Completa la insignia de habilidad intermedia Crea una infraestructura con Terraform en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: aplicar los principios de la infraestructura como código (IaC) con Terraform; aprovisionar y administrar recursos de Google Cloud con parámetros de configuración de Terraform; realizar una administración de estado eficaz (local y remota) y modularizar el código de Terraform para la reutilización y la organización.
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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Desarrolla tu red de Google Cloud, en el que conocerás múltiples formas de implementar y supervisar aplicaciones, incluidos cómo explorar roles de IAM y agregar o quitar el acceso a los proyectos, crear redes de VPC, implementar y supervisar VMs de Compute Engine, escribir consultas en SQL, implementar y supervisar VMs en Compute Engine y, además, implementar aplicaciones a través de Kubernetes con múltiples enfoques de implementación.
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Te damos la bienvenida al curso Introducción a Google Kubernetes Engine. Si te interesa Kubernetes, una capa de software ubicada entre tus aplicaciones y la infraestructura de tu hardware, estás en el lugar correcto. Google Kubernetes Engine te ofrece Kubernetes como un servicio administrado en Google Cloud.
El objetivo de este curso es presentar los conceptos básicos de Google Kubernetes Engine o GKE, como se conoce comúnmente, y cómo alojar aplicaciones en contenedores y ejecutarlas en Google Cloud. El curso comienza con una introducción básica a Google Cloud, seguida de una descripción general de los contenedores y Kubernetes, la arquitectura de Kubernetes y las operaciones de esta plataforma.
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En este curso acelerado a pedido, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud. A través de una combinación de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes exploran y, también, implementan elementos de las soluciones, como la interconexión segura de redes, el balanceo de cargas, el ajuste de escala automático, la automatización de la infraestructura y los servicios administrados.
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En este curso acelerado a pedido, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud, con un enfoque en Compute Engine. Mediante una serie de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes pueden explorar y, también, implementar elementos de soluciones, incluidos componentes de infraestructura, como redes, sistemas y servicios de aplicaciones. En este curso, también se aborda la implementación de soluciones prácticas, incluidas las claves de encriptación proporcionadas por el cliente, la administración de seguridad y accesos, las cuotas y la facturación, y la supervisión de recursos.
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En este curso acelerado on demand, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud, con un enfoque en Compute Engine. Mediante una serie de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes pueden explorar y, también, implementar elementos de soluciones, incluidos componentes de infraestructura, como redes, máquinas virtuales y servicios de aplicaciones. Aprenderás a usar Google Cloud mediante la consola y Cloud Shell. También te familiarizarás con la función de un arquitecto de nube, enfoques para el diseño de la infraestructura y la configuración de redes virtuales con una nube privada virtual (VPC), proyectos, redes, subredes, direcciones IP, rutas y reglas de firewall.
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Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal presenta conceptos y terminología importantes para trabajar con Google Cloud. Mediante videos y labs prácticos, en este curso se presentan y comparan muchos de los servicios de procesamiento y almacenamiento de Google Cloud, junto con importantes recursos y herramientas de administración de políticas.
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Aprende a usar Gemini Notebook para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación de Associate Cloud 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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Organizaciones de todos los tamaños están aprovechando la potencia y flexibilidad de la nube para transformar sus operaciones. Sin embargo, administrar y escalar eficazmente los recursos en la nube puede ser una tarea compleja. En este curso, se exploran los conceptos fundamentales de las operaciones modernas, la confiabilidad y la resiliencia en la nube, y cómo Google Cloud puede ayudar con esas tareas.
Como parte de la ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.
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A medida que las organizaciones trasladan sus datos y aplicaciones a la nube, deben enfrentar un panorama de desafíos de seguridad que evoluciona rápidamente. En este curso, se exploran los fundamentos de la seguridad en la nube, el valor de la infraestructura de Google Cloud diseñada priorizando la seguridad y la estrategia de defensa en profundidad, mientras se destaca cómo las operaciones basadas en IA y las herramientas de cumplimiento ayudan a las organizaciones a cumplir con los estrictos requisitos reglamentarios globales.
Como parte de la ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.
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Muchas empresas tradicionales usan apps y sistemas heredados que no pueden adecuarse a las expectativas de los clientes actuales. A menudo los líderes empresariales deben elegir entre mantener sus sistemas de TI anticuados o invertir en nuevos productos y servicios. En este curso, se exploran estos desafíos y se ofrecen soluciones para superarlos con la tecnología de la nube.
Como parte de la ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.
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La Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) representan una evolución importante en las tecnologías de la información que están transformando rápidamente una amplia variedad de sectores. El curso Innova con la Inteligencia Artificial de Google Cloud explora cómo las organizaciones pueden usar la IA y el AA para transformar sus procesos empresariales.
Como parte de la ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.
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La tecnología de la nube es un recurso poderoso y, cuando se combina con datos, se convierte en un catalizador de la innovación y de experiencias mejoradas para los clientes. En Explora la transformación de datos con Google Cloud, se examina cómo las organizaciones pueden aprovechar la nube para que sus datos sean más accesibles, prácticos y valiosos.
Como parte de la ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.
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La transformación digital es un recorrido fundamental para las organizaciones modernas, y establecer una línea de base sólida en la computación en la nube es el primer paso para impulsar una innovación significativa. Transformación digital con Google Cloud presenta las tecnologías principales y los marcos estratégicos que ayudan a las organizaciones a modernizar sus operaciones. En este curso, se exploran los conceptos fundamentales de la nube, la infraestructura de red global y el modelo de responsabilidad compartida para ayudar a los líderes a navegar su camino hacia la nube con confianza.
Como parte de la Ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.
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Este es el quinto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, combinarás y aplicarás conceptos clave, como los principios de seguridad de la nube, la administración de riesgos, la identificación de vulnerabilidades, la administración de incidentes y las comunicaciones sobre crisis en un proyecto final interactivo. Además, terminarás la reanudación de tus actualizaciones y practicarás todas las técnicas nuevas sobre entrevistas que aprendiste, y que te prepararán para postularte con confianza a entrevistas de trabajos relacionados con este campo.
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Este es el cuarto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, te enfocarás en desarrollar capacidades relacionadas con el registro, la seguridad y la supervisión de alertas, así como técnicas para mitigar los ataques. Obtendrás conocimientos valiosos para personalizar feeds de amenazas, gestionar incidentes, manejar comunicaciones sobre crisis, hacer análisis de causa raíz y dominar las comunicaciones para la respuesta ante incidentes y posteriores al evento. Con las herramientas de Google Cloud, aprenderás a identificar los indicadores de compromiso y prepararte para la continuidad de la empresa y la recuperación ante desastres. Además de estas habilidades técnicas, continuarás actualizando tu currículum y practicando las técnicas para responder a entrevistas.
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Este es el tercero de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, explorarás los principios de la administración de identidades y el control de acceso en un entorno de nube, abarcando elementos clave como las 3 A (autenticación, autorización y auditoría), el manejo de credenciales y la administración de certificados. También explorarás temas esenciales en la administración de amenazas y vulnerabilidades, los principios nativos de la nube y las medidas de protección de datos. Después de completar este curso, tendrás las habilidades y el conocimiento necesarios para proteger los recursos basados en la nube y la información sensible de la organización. Además, seguirás interactuando con recursos de desarrollo profesional y perfeccionarás tus técnicas para entrevistas, lo que te preparará para el siguiente paso de tu recorrido.
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Este es el segundo de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, explorarás los marcos de trabajo de administración de riesgos en la nube de uso común. Para ello, aprenderás sobre los dominios de seguridad, los ciclos de vida de cumplimiento y los estándares de la industria, como la HIPAA, el CSF del NIST y los SOC. Desarrollarás habilidades relacionadas con la identificación de riesgos, la implementación de controles de seguridad, la evaluación de cumplimiento y la administración de protección de datos. Adicionalmente, obtendrás experiencia práctica con Google Cloud y herramientas de múltiples nubes específicas para el riesgo y el cumplimiento. Este curso también incorpora técnicas para solicitudes de empleo y preparación de entrevistas, lo que brinda una base integral para comprender y abordar eficazmente el complejo panorama de la administración de riesgos en la nube.
Más información
Este es el primero de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, explorarás los aspectos esenciales de la seguridad cibernética, incluidos el ciclo de vida de seguridad, la transformación digital y los conceptos clave de la computación en la nube. Identificarás las herramientas habituales que usan los analistas de seguridad en la nube de nivel básico para automatizar tareas.
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En este curso, se presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción.
Los estudiantes obtendrán experiencia práctica con la transferencia de transmisión de Vertex AI Feature Store en la capa de SDK.
Más información
En este curso, se presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción. Los ingenieros profesionales de aprendizaje automático usan herramientas para mejorar y evaluar continuamente los modelos implementados. Trabajan con científicos de datos (o pueden serlo) que desarrollan modelos para ofrecer velocidad y rigor en la implementación de modelos con el mejor rendimiento.
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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine.
This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models.
The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data.
The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models.
Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.
Más información
Este es el quinto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, combinarás y aplicarás los conocimientos y las habilidades fundamentales que se enseñaron del curso 1 al 4 en un proyecto final práctico que se enfoca en el proyecto del ciclo de vida completo de los datos. Practicarás usando herramientas basadas en la nube para adquirir, almacenar, procesar, analizar, visualizar y comunicar estadísticas de datos de manera eficaz. Al final del curso, habrás completado un proyecto en el que demuestras tu dominio en cuanto a estructurar datos de múltiples fuentes con eficacia, presentar soluciones a una variedad de partes interesadas y visualizar estadísticas de datos usando software basado en la nube. También te prepararás actualizando tu currículum y practicando técnicas de entrevista para postularte a trabajos y asistir a entrevistas.
Más información
En este curso, analizaremos los componentes y las prácticas recomendadas de la creación de sistemas de AA de alto rendimiento en entornos de producción. Veremos algunas de las consideraciones más comunes tras la creación de estos sistemas, p. ej., entrenamiento estático, entrenamiento dinámico, inferencia estática, inferencia dinámica, TensorFlow distribuido y TPU. Este curso se enfoca en explorar las características que conforman un buen sistema de AA más allá de su capacidad de realizar predicciones correctas.
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En este curso, se aplica un enfoque real en el flujo de trabajo del AA a través de un caso de éxito. Un equipo de AA trabaja con varios requisitos empresariales y casos de uso de AA. El equipo debe comprender las herramientas necesarias para la administración de los datos y considerar el mejor enfoque para su procesamiento previo.
Al equipo se le presentan tres opciones con las que puede crear modelos de AA para dos casos de uso. En el curso, se explica por qué el equipo usará AutoML, BigQuery ML o entrenamiento personalizado para lograr sus objetivos.
Más información
En este curso, se exploran los beneficios de utilizar Vertex AI Feature Store, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo descubrir cuáles columnas de datos producen los atributos más útiles. El curso también incluye contenido y labs sobre la ingeniería de atributos en los que se usan BigQuery ML, Keras y TensorFlow.
Más información
En este curso, se explica cómo crear modelos de AA con TensorFlow y Keras, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo escribir modelos de AA para uso escalado.
Más información
El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar su calidad y cómo realizar análisis exploratorios de ellos. Describimos Vertex AI AutoML y cómo crear, entrenar e implementar un modelo de AA sin escribir una sola línea de código. Conocerás los beneficios de BigQuery ML. Luego, se analiza cómo optimizar un modelo de aprendizaje automático (AA) y cómo la generalización y el muestreo pueden ayudar a evaluar la calidad de los modelos de AA para el entrenamiento personalizado.
Más información
En este curso, se presentan las funciones de IA y aprendizaje automático (AA) de Google Cloud, con un enfoque en el desarrollo de proyectos de IA generativa y predictiva. Se exploran las diversas tecnologías, productos y herramientas disponibles durante el ciclo de vida desde los datos hasta la IA, y se trabaja con ejercicios interactivos para que los científicos de datos, ingenieros de AA y desarrolladores de IA puedan enriquecer su experiencia.
Más información
Este es el cuarto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, te concentrarás en desarrollar habilidades en las cinco etapas clave de la visualización de datos en la nube: narrar, planificar, explorar datos, crear visualizaciones y compartir datos con otros. También ganarás experiencia en el uso de habilidades relacionadas con la IU o UX para crear esquemas impactantes de visualizaciones nativas de la nube y trabajar con herramientas de visualización de datos nativas de la nube. Esto con el objetivo de explorar conjuntos de datos, crear informes y construir paneles que impulsen las decisiones y fomenten la colaboración.
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Este es el quinto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, combinarás y aplicarás los conocimientos y las habilidades fundamentales que se enseñaron del curso 1 al 4 en un proyecto final práctico que se enfoca en el proyecto del ciclo de vida completo de los datos. Practicarás usando herramientas basadas en la nube para adquirir, almacenar, procesar, analizar, visualizar y comunicar estadísticas de datos de manera eficaz. Al final del curso, habrás completado un proyecto en el que demuestras tu dominio en cuanto a estructurar datos de múltiples fuentes con eficacia, presentar soluciones a una variedad de partes interesadas y visualizar estadísticas de datos usando software basado en la nube. También te prepararás actualizando tu currículum y practicando técnicas de entrevista para postularte a trabajos y asistir a entrevistas.
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Este es el tercero de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, comenzarás por obtener una descripción general del recorrido basado en datos, desde la recopilación hasta las estadísticas. Aprenderás a usar SQL para transformar datos sin procesar en un formato utilizable. Luego, descubrirás cómo transformar altos volúmenes de datos con una canalización. Finalmente, obtendrás experiencia para aplicar estrategias de transformación a conjuntos de datos reales que te permitirán solucionar las necesidades empresariales.
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Este es el segundo de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, explorarás cómo se estructuran y organizan los datos. Obtendrás experiencia práctica con la arquitectura de data lakehouse y los componentes de la nube, como BigQuery, Google Cloud Storage y Dataproc para almacenar, analizar y procesar conjuntos de datos grandes de forma eficiente.
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Este es el primero de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, aprenderás cómo se define el campo de análisis de datos en la nube y a describir los roles y responsabilidades de un analista de datos en la nube, que se relacionan con la adquisición, el almacenamiento, el procesamiento y la visualización de los datos. Explorarás la arquitectura de las herramientas basadas en Google Cloud (por ejemplo, BigQuery y Cloud Storage) y cómo se utilizan para estructurar y presentar datos, y realizar informes sobre ellos de manera eficaz.
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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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Completa la insignia de habilidad introductoria Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear y, luego, implementar máquinas virtuales en Compute Engine, y configurar balanceadores de cargas de red y de aplicaciones.
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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Crea una red de Google Cloud segura, en el que aprenderás sobre distintos recursos relacionados con las redes para crear, escalar y proteger tus aplicaciones en Google Cloud.
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Para ganar una insignia de habilidad, completa el curso Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud. Allí aprenderás a crear y conectar una infraestructura de nube centrada en el almacenamiento usando las capacidades básicas de las siguientes tecnologías: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions y Pub/Sub.
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Los cursos de Aspectos básicos de la computación en Google Cloud están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud.
Cuando finalicen la serie de cursos, los estudiantes podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas.
Los cursos deben completarse en el siguiente orden:
1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud
3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud
4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud
En el último curso de la serie, se analizan los servicios de macrodatos …
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Los cursos de Aspectos básicos de la computación en Google Cloud están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. En ellos, se brinda una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y se explica dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud.
Cuando finalicen la serie de cursos, los estudiantes podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas.
Los cursos deben completarse en el siguiente orden:
1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud
3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Seguridad y redes en Google Cloud
4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud
En este tercer curso, se abordan la automatización y las herrami…
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Los cursos de Aspectos básicos de la computación en Google Cloud están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud.
Cuando finalicen la serie de cursos, los estudiantes podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas.
Los cursos deben completarse en el siguiente orden:
1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud
3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud
4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud
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Los cursos de Google Cloud Computing Foundations están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud.
Cuando finalicen la serie de cursos, los alumnos podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas.
Los cursos deben completarse en el siguiente orden:
1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud
3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud
4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud
Este primer curso brinda una descripción general de la computación en la nube, formas de usar Googl…
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Los cursos de Google Cloud Computing Foundations están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud.
Cuando finalicen la serie de cursos, los alumnos podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas.
Los cursos deben completarse en el siguiente orden:
1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Este primer curso brinda una descripción general de la computación en la nube, formas de usar Google Cloud y diferentes opciones de procesamiento.
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