Zia Ihsan
Miembro desde 2026
Liga de Diamantes
12815 puntos
Acelera el desarrollo de apps con Gemini CLI
Earned jun 17, 2026 EDT
Prepárate para convertirte en Professional Data Engineer
Earned jun 5, 2026 EDT
Confianza y seguridad con Google Cloud
Earned jun 2, 2026 EDT
Moderniza Infraestructura y Aplicaciones con Google Cloud
Earned jun 2, 2026 EDT
Implementa sistemas multiagente con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) y Agent Engine
Earned jun 2, 2026 EDT
Innova con la Inteligencia Artificial de Google Cloud
Earned jun 2, 2026 EDT
Optimiza el comportamiento de los agentes
Earned mar 11, 2026 EDT
Crea tu primer agente con el Kit de desarrollo de agentes (ADK)
Earned mar 11, 2026 EDT
IA responsable para desarrolladores: Interpretabilidad y transparencia
Earned mar 10, 2026 EDT
IA responsable para desarrolladores: Privacidad y seguridad
Earned mar 10, 2026 EDT
[DEPRECATED] Ingeniería de atributos
Earned mar 8, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos
Earned mar 8, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned mar 8, 2026 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned mar 8, 2026 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned mar 8, 2026 EDT
Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML
Earned mar 8, 2026 EDT
Crea modelos de AA con BigQuery ML
Earned mar 7, 2026 EST
Trabaja con Notebooks en Vertex AI
Earned feb 26, 2026 EST
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned feb 20, 2026 EST
Conceptos básicos sobre los agentes
Earned feb 13, 2026 EST
Gemini para analistas y científicos de datos
Earned feb 9, 2026 EST
Explora la transformación de datos con Google Cloud
Earned feb 9, 2026 EST
Transformación digital con Google Cloud
Earned feb 9, 2026 EST
Crea una guía de estudio para la certificación de PMLE
Earned feb 9, 2026 EST
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud
Earned feb 9, 2026 EST
Este curso está diseñado para ingenieros DevOps y desarrolladores de apps que desean trabajar de forma más inteligente con Gemini CLI, un agente de IA generativa creado para la terminal y potenciado por Gemini.
Se analizan la instalación y configuración de Gemini CLI, y se presentan casos de uso y prácticas recomendadas de seguridad. Se explican los comandos, las herramientas, los servidores de MCP y las extensiones. Con un ejercicio práctico, instalarás y configurarás Gemini CLI y lo usarás para analizar código y crear y modificar una app.
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Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudio para el examen de certificación 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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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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En este curso, aprenderás a usar el Kit de desarrollo de agentes de Google para crear sistemas complejos con multiagentes. Desarrollarás agentes equipados con herramientas y los conectarás con relaciones y flujos entre elementos superiores y secundarios para definir cómo interactúan. Ejecutarás tus agentes de forma local y los implementarás en Vertex AI Agent Engine para que operen como un flujo de agentes administrado. Agent Engine se encargará de las decisiones sobre infraestructura y el escalamiento de recursos.
Ten en cuenta que estos labs se basan en una versión preliminar de este producto. Puede haber un poco de retraso en estos labs mientras proporcionamos actualizaciones de mantenimiento.
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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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Ya creaste tu primer agente: ahora es momento de dar el siguiente paso. En este curso, mejorarás tus habilidades aprendiendo a convertir un agente de IA básico en un asistente sofisticado y preciso. También aplicarás instrucciones avanzadas, selección de modelos, capacidades de planificación y patrones de salida estructurados.
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Convierte tu comprensión de los agentes en una realidad práctica creando, configurando y ejecutando tu primer agente de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) de Google.
En este curso práctico, configurarás un entorno de desarrollo de ADK completo, crearás agentes con código de Python y configuración de YAML, y los ejecutarás a través de múltiples interfaces. También aprenderás cuáles son los parámetros principales que definen el comportamiento de los agentes, por lo que usarás lo aprendido en el curso 1 y lo aplicarás con código real.
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En este curso, se presentan los conceptos de interpretabilidad y transparencia de la IA, así como se menciona la importancia de la transparencia de la IA para los ingenieros y desarrolladores. Se exploran métodos y herramientas funcionales para ayudar a lograr la interpretabilidad y transparencia en los modelos de IA y datos.
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En este curso, se presentan temas importantes relacionados con la privacidad y seguridad de la IA. Se exploran herramientas y métodos prácticos para implementar prácticas recomendadas de privacidad y seguridad de la IA a través del uso de productos de Google Cloud y herramientas de código abierto.
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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.
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En este curso, los profesionales del aprendizaje automático aprenderán a utilizar las herramientas, las técnicas y las prácticas recomendadas indispensables para evaluar los modelos de IA generativa y predictiva. La evaluación de modelos es una disciplina esencial para garantizar que los sistemas de AA arrojen resultados confiables, exactos y de alto rendimiento en la producción.
Los participantes obtendrán información exhaustiva sobre diversas métricas y metodologías de evaluación, además de su aplicación adecuada en diferentes tipos de modelos y tareas. En este curso, se hará énfasis en los desafíos únicos que presentan los modelos de IA generativa y se ofrecerán estrategias para abordarlos de manera eficaz. Con la plataforma de Vertex AI de Google Cloud, los participantes aprenderán a implementar los procesos sólidos de evaluación para la selección, optimización y supervisión continua de modelos.
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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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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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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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Obtén la insignia de habilidad intermedia Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML y demuestra tus capacidades para crear canalizaciones de transformación de datos en BigQuery con Dataprep de Trifacta; usar Cloud Storage, Dataflow y BigQuery para crear flujos de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL), y crear modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML.
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Obtén la insignia de habilidad intermedia Crea modelos de AA con BigQuery ML y demuestra tus habilidades para crear y evaluar modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML para realizar predicciones de datos.
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Este curso es una introducción a Notebooks de Vertex AI, que son entornos basados en notebooks de Jupyter que proporcionan una plataforma unificada para todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático, desde la preparación de los datos hasta la implementación y supervisión de los modelos. Se abordan los siguientes temas: (1) Los diferentes tipos de Notebooks de Vertex AI y sus funciones y (2) cómo crear y administrar Notebooks de Vertex AI.
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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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Los agentes de IA representan un cambio importante más allá de los modelos de lenguaje grandes (LLM) tradicionales: en vez de simplemente generar soluciones basadas en texto, también pueden actuar de forma autónoma para ejecutarlas.
En este curso, se presentan los conceptos fundamentales de los agentes de IA, cómo se diferencian de las APIs de LLM y cómo agregan valor en el mundo real. Basado en el informe de agentes de Google, proporciona la base teórica necesaria antes de escribir las primeras líneas de código de agente: ideal para desarrolladores, arquitectos y responsables de tomar decisiones técnicas que desean comprender los sistemas de IA desde la perspectiva del comportamiento autónomo y orientado a objetivos (y no solo la generación de texto).
Únete al foro de la comunidad para realizar preguntas y participar en debates.
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En este curso, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, ayuda a analizar los datos de los clientes y predecir las ventas de productos. También aprenderás a identificar, categorizar y desarrollar los clientes nuevos usando datos de clientes en BigQuery. A través de labs prácticos, comprobarás cómo Gemini mejora los flujos de trabajo de análisis de datos y aprendizaje automático.
Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
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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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Aprende a usar NotebookLM para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación de Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Repasarás las funciones de NotebookLM, crearás un notebook y usarás la guía de estudio como práctica para el examen de certificación.
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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.
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