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Praharshani Bollapalli

Miembro desde 2025

Liga de Diamantes

4839 puntos
Administración y almacenamiento de datos en la nube Earned jul 19, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos Earned jun 16, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned jun 16, 2026 EDT
Introducción al análisis de datos en Google Cloud Earned jun 11, 2026 EDT
Infraestructura de IA: TPU de Cloud Earned ene 8, 2026 EST
Infraestructura de IA: GPU de Cloud Earned ene 8, 2026 EST
Infraestructura de IA: introducción a AI Hypercomputer Earned ene 8, 2026 EST

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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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 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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Te damos la bienvenida al curso de TPU de Cloud. Exploraremos las ventajas y desventajas de las TPU en varios escenarios y compararemos diferentes aceleradores de TPU para ayudarte a elegir el más adecuado. Aprenderás estrategias para maximizar el rendimiento y la eficiencia de tus modelos de IA y comprenderás la importancia de la interoperabilidad entre GPU y TPU para los flujos de trabajo de aprendizaje automático flexibles. A través de contenido atractivo y demostraciones prácticas, te guiaremos paso a paso para aprovechar las TPU de manera eficaz.

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¿Sientes curiosidad por el potente hardware detrás de la IA? Este módulo analiza las computadoras de IA optimizadas para el rendimiento y muestra por qué son tan importantes. Exploraremos cómo las CPU, GPU y TPU hacen que las tareas de IA sean súper rápidas, qué hace que cada una sea única y cómo el software de IA las aprovecha al máximo. Al finalizar, sabrás exactamente cómo elegir la GPU adecuada para tus proyectos de IA, lo que te ayudará a tomar decisiones inteligentes para tus cargas de trabajo de IA.

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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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