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Mohd JIbrail
Miembro desde 2022
Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine
Earned oct 23, 2026 EDT
Infraestructura elástica de Google Cloud: Escalamiento y automatización
Earned oct 20, 2026 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: servicios principales
Earned oct 13, 2026 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: conceptos básicos
Earned oct 12, 2026 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación ACE
Earned oct 11, 2026 EDT
Infraestructura de IA: introducción a AI Hypercomputer
Earned oct 6, 2026 EDT
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal
Earned may 2, 2026 EDT
[DEPRECATED] Gemini para Cloud Architects
Earned abr 28, 2025 EDT
Trabaja con Notebooks en Vertex AI
Earned oct 9, 2024 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned sep 22, 2024 EDT
Crea e implementa soluciones de aprendizaje automático en Vertex AI
Earned sep 18, 2024 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned sep 9, 2024 EDT
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud
Earned sep 5, 2024 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned ago 13, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned ago 8, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Español
Earned ago 5, 2024 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud
Earned ago 4, 2024 EDT
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud
Earned jul 31, 2024 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Fundamentos
Earned jul 31, 2024 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud
Earned jul 29, 2024 EDT
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
Earned jul 29, 2024 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación PDE
Earned jul 27, 2024 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud
Earned jul 25, 2024 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud
Earned jul 16, 2024 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
Earned jul 11, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned jul 4, 2024 EDT
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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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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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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Con este curso, podrás comenzar a usar AI Hypercomputer fácilmente. Abordaremos los conceptos básicos sobre qué es y cómo ayuda a la IA con las cargas de trabajo. Conocerás los diferentes componentes de las hipercomputadoras, como las GPU, las TPU y las CPU, y descubrirás cómo elegir el enfoque de implementación adecuado para tus necesidades.
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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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En este curso, aprenderás cómo Gemini, un colaborador de Google Cloud potenciado por IA generativa, ayuda a los administradores a aprovisionar infraestructuras. Descubrirás cómo darle instrucciones a Gemini para que explique infraestructuras, implemente clústeres de GKE y actualice la infraestructura existente. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora el flujo de trabajo de implementación de GKE.
Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
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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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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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Obtén la insignia de habilidad intermedia completando el curso Crea e implementa soluciones de aprendizaje automático en Vertex AI, en el que aprenderás a usar la plataforma de Vertex AI de Google Cloud, así como AutoML y los servicios de entrenamiento personalizado para entrenar, evaluar, ajustar y, además, implementar modelos de aprendizaje automático. Este curso con insignia de habilidad está dirigido a ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos profesionales. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva otorgada por Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma, y que prueba tu capacidad para aplicar tus conocimientos en un entorno interactivo y práctico. Completa esta insignia de habilidad y el Lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia digital que puedes compartir en tus redes.
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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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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.
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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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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.
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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.
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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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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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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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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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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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Aprende a usar Gemini Notebook para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación Professional Data 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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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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En este curso, aprenderás sobre los productos y servicios de macrodatos y aprendizaje automático de Google Cloud involucrados en el ciclo de vida de datos a IA. También explorarás los procesos, los desafíos y los beneficios de crear una canalización de macrodatos y modelos de aprendizaje automático con Vertex AI en Google Cloud.
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