Unirse Acceder

Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Mauro Rivera

Miembro desde 2023

Google DeepMind: 07 Accelerate Your Model Earned may 29, 2026 EDT
Google DeepMind: 05 Fine-Tune Your Model Earned may 29, 2026 EDT
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture Earned may 29, 2026 EDT
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned may 29, 2026 EDT
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned may 28, 2026 EDT
Google DeepMind: Train A Small Language Model Earned may 28, 2026 EDT
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned may 28, 2026 EDT
Introducción a Gemini Enterprise Earned may 27, 2026 EDT
Comprende los agentes de Google Cloud Earned may 27, 2026 EDT
Estrategias para la administración de riesgos de seguridad en la nube Earned nov 12, 2025 EST
Introducción a los principios de seguridad en la computación en la nube Earned nov 10, 2025 EST
Prepárate para tu recorrido como Professional Cloud Security Engineer Earned oct 14, 2025 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker Earned jul 23, 2025 EDT
Preparar datos para paneles de Looker e informes Earned jul 23, 2025 EDT
Introduction to Looker Earned jul 22, 2025 EDT
Aumenta la productividad con Gemini en BigQuery Earned dic 30, 2024 EST
Crea una malla de datos con Knowledge Catalog Earned dic 27, 2024 EST
Crea un almacén de datos con BigQuery Earned dic 27, 2024 EST
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Desarrolla canalizaciones Earned dic 19, 2024 EST
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Fundamentos Earned dic 6, 2024 EST
Crea canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud Earned dic 6, 2024 EST
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud Earned dic 6, 2024 EST
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud Earned dic 5, 2024 EST
Introducción a la ingeniería de datos en Google Cloud Earned dic 5, 2024 EST
Prepárate para convertirte en Professional Data Engineer Earned dic 5, 2024 EST
Responsible AI for Digital Leaders with Google Cloud Earned sep 24, 2024 EDT

Train more powerful models with a single GPU. In this course, you will learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU. First, you will learn how to estimate the number of computations and the amount of computer memory required to train large neural networks. You will then discover techniques for reducing the computing and memory requirements when training a model. Techniques which you will apply for fine-tuning a Gemma model with 4 billion parameters. Finally, you will consider the potential environmental impacts of machine learning, with a focus on where questions of energy, water, and e-waste intersect with justice and equity.

Más información

Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task. You will start with full-parameter fine-tuning using a small language model. To tune larger models like Gemma, you will learn parameter-efficient techniques with a focus on LoRA. Finally, you will be briefly introduced to reinforcement learning as an alternative to supervised fine-tuning (SFT). You will also explore how AI is imagined and made sense of in cultural contexts. You will consider why responsible AI is not just about technical safety but also about building governance systems that reflect community values and protect the public interest.

Más información

In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.

Más información

In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.

Más información

In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.

Más información

Complete the advanced Google DeepMind: Train A Small Language Model skill badge by completing this course to demonstrate skills in the following: formulating real-world language model research problems; building a simple tokenizer; preparing a dataset for training a transformer language model; running the training loop of a small language model. Access this lab at no-cost by signing up for the no-cost subscription. Receive 35 free credits each month!

Más información

In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.

Más información

En este curso, se presenta Gemini Enterprise, una plataforma potente que incluye agentes de IA, búsqueda empresarial, NotebookLM y acceso inteligente a los datos para resolver desafíos organizacionales. A través de ejemplos del mundo real y exploración práctica, los estudiantes podrán asociar las funciones de Gemini Enterprise a necesidades empresariales reales, describir su arquitectura y explicar cómo maneja el acceso a los datos y la privacidad para distintos cargos.

Más información

En este curso, se proporciona una descripción general completa de las plataformas de agentes de Google Cloud, incluidos Vertex AI Agent Builder, Gemini Enterprise, Agentes conversacionales y el Kit de desarrollo de agentes. Los estudiantes comprenderán las capacidades únicas de cada oferta, distinguirán la solución óptima para casos de uso específicos y adquirirán conocimientos básicos para crear aplicaciones de búsqueda y chat.

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 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

El objetivo de este curso es preparar a los participantes para el examen de certificación de Professional Cloud Security Engineer (PCSE). Los estudiantes conocerán los temas del examen y podrán interactuar con ellos a través de una serie de clases, preguntas de diagnóstico y verificaciones de conocimientos. Una vez completado este curso, los participantes dispondrán de una hoja de trabajo personalizada que les servirá de guía durante el resto del recorrido de preparación hacia la certificación.

Más información

In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.

Más información

Obtén la insignia de habilidad introductoria Preparar datos para paneles de Looker e informes y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes tareas: filtrar, ordenar y reorientar datos, combinar resultados de diferentes exploraciones de Looker y usar funciones y operadores para crear informes y paneles de Looker para el análisis y la visualización de datos.

Más información

In this introductory course, you'll learn how Looker can help you explore, analyze, and visualize your data to drive better decisions. Through a combination of video lectures and demos, you'll discover how to connect to various data sources, build interactive dashboards, and perform effective data analysis. Whether you're a data analyst, BI analyst, data scientist or business user, this course will equip you with the foundational knowledge to start using Looker effectively, regardless of your background.

Más información

En este curso, se explora Gemini en BigQuery, un conjunto de funciones potenciadas por IA que se diseñaron para asistir el flujo de trabajo de datos a IA. Estas funciones incluyen la exploración y preparación de datos, la generación de código y la solución de problemas, así como el descubrimiento y la visualización de flujos de trabajo. A través de explicaciones conceptuales, un caso de uso práctico y labs prácticos, en este curso se les enseña a los especialistas en datos a impulsar su productividad y acelerar la canalización de desarrollo.

Más información

Completa el curso con insignia de habilidad introductoria Crea una malla de datos con Knowledge Catalog y demuestra tus habilidades para crear una malla de datos con Knowledge Catalog y facilitar la seguridad, la administración y el descubrimiento de datos en Google Cloud. Practicarás y pondrás a prueba tus habilidades para etiquetar recursos, asignar roles de IAM y evaluar la calidad de los datos en Knowledge Catalog.

Más información

Completa la insignia de habilidad intermedia Crea un almacén de datos con BigQuery para demostrar tus habilidades para realizar las siguientes actividades: unir datos para crear tablas nuevas, solucionar problemas de uniones, agregar datos a uniones, crear tablas particionadas por fecha, y trabajar con JSON, arrays y structs en BigQuery.

Más información

En esta segunda parte de la serie de cursos sobre Dataflow, analizaremos en profundidad el desarrollo de canalizaciones con el SDK de Beam. Comenzaremos con un repaso de los conceptos de Apache Beam. A continuación, analizaremos el procesamiento de datos de transmisión con ventanas, marcas de agua y activadores. Luego, revisaremos las opciones de fuentes y receptores en sus canalizaciones, los esquemas para expresar datos estructurados y cómo realizar transformaciones con estado mediante las API de State y de Timer. Después, revisaremos las prácticas recomendadas que ayudan a maximizar el rendimiento de las canalizaciones. Al final del curso, presentaremos SQL y Dataframes para representar su lógica empresarial en Beam y cómo desarrollar canalizaciones de forma iterativa con notebooks de Beam.

Más información

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.

Más información

En este curso, adquirirás experiencia práctica para superar los desafíos del mundo real que se presentan cuando se crean canalizaciones de datos de transmisión. El enfoque principal es administrar datos continuos y no delimitados con los productos de Google Cloud.

Más información

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.

Más información

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.

Más información

En este curso, aprenderás sobre la ingeniería de datos en Google Cloud, los roles y las responsabilidades de los ingenieros de datos y cómo estos se corresponden con las ofertas de Google Cloud. También aprenderás sobre los métodos para enfrentar los desafíos de la ingeniería de datos.

Más información

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.

Más información

This course equips learners with the essential knowledge and practical tools to develop and implement artificial intelligence (AI) responsibly. Through an exploration of ethical considerations, best practices, and governance procedures, participants will gain an understanding of how to navigate the complex landscape of AI while upholding ethical standards and minimizing potential risks.

Más información