Alexandru Huc
Miembro desde 2022
Liga de Plata
2600 puntos
Explora la transformación de datos con Google Cloud
Earned ene 23, 2023 EST
Transformación digital con Google Cloud
Earned ene 8, 2023 EST
#GoogleClout Set 8 (7/10)
Earned dic 6, 2022 EST
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación PDE
Earned oct 23, 2022 EDT
Vertex AI
Earned oct 20, 2022 EDT
Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML
Earned oct 5, 2022 EDT
Crea un almacén de datos con BigQuery
Earned oct 4, 2022 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned sep 29, 2022 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Fundamentos
Earned sep 29, 2022 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Español
Earned sep 29, 2022 EDT
Crea canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud
Earned sep 28, 2022 EDT
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud
Earned sep 28, 2022 EDT
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
Earned sep 21, 2022 EDT
Preparar datos para paneles de Looker e informes
Earned mar 16, 2022 EDT
Developing Data Models with LookML
Earned feb 26, 2022 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned feb 25, 2022 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned feb 25, 2022 EST
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - Español
Earned feb 24, 2022 EST
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Español
Earned feb 24, 2022 EST
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Español
Earned feb 24, 2022 EST
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Español
Earned feb 21, 2022 EST
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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Flex your Google Clout! Each week unlocks a new cloud puzzle. How fast can you find the solution? Share your score on your choice of social networks and join the conversation over in the Google Cloud Community.
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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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Welcome Gamers! Learn Google Cloud's Vertex AI, all while having fun! Vertex AI is Google Cloud's unified ML platform for solving your tough business problems. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.
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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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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.
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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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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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La incorporación del aprendizaje automático en las canalizaciones de datos aumenta la capacidad para extraer estadísticas de los datos. En este curso, veremos formas de incluir el aprendizaje automático en las canalizaciones de datos en Google Cloud. Para una personalización escasa o nula, en el curso se aborda AutoML. Para obtener más capacidades de aprendizaje automático a medida, el curso presenta Notebooks y BigQuery Machine Learning (BigQuery ML). Además, en este curso se aborda cómo llevar a producción soluciones de aprendizaje automático con Vertex AI.
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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.
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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.
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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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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.
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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
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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.
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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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En este curso, definimos qué es el aprendizaje automático y cómo puede beneficiar a tu negocio. Verás algunas demostraciones de AA en acción y aprenderás términos clave de AA, como instancias, atributos y etiquetas. En los labs interactivos, practicarás la invocación de las APIs de AA previamente entrenadas que están disponibles y crearás tus propios modelos de aprendizaje automático con solo SQL y BigQuery ML.
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El tercer curso de esta serie es Achieving Advanced Insights with BigQuery. En este curso, aumentarás tu conocimiento de SQL a medida que profundizamos en funciones avanzadas y cómo desglosar una consulta compleja en pasos más sencillos.
Abordaremos la arquitectura interna de BigQuery (almacenamiento fragmentado basado en columnas) y temas avanzados de SQL, como los campos anidados y repetidos a través del uso de arrays y structs. Finalmente, profundizaremos en la optimización de tus consultas para mejorar el rendimiento y cómo puedes proteger tus datos con vistas autorizadas.
Después de completar este curso, inscríbete en el curso Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud.
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Este es el segundo curso de la serie de cursos Data to Insights. Aquí, veremos cómo transferir nuevos conjuntos de datos externos a BigQuery y visualizarlos con Looker Studio. También analizaremos los conceptos intermedios de SQL, como las operaciones JOIN y UNION de varias tablas, que te permitirán analizar datos de varias fuentes. Nota: Incluso si tienes experiencia en SQL, hay aspectos específicos de BigQuery (como la gestión del almacenamiento en caché de las consultas y los comodines de tablas) que pueden ser nuevos para ti. Después de completar el curso, inscríbete en el curso Achieving Advanced Insights with BigQuery.
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En este curso, veremos cuáles son los desafíos comunes a los que se enfrentan los analistas de datos y cómo resolverlos con las herramientas de macrodatos en Google Cloud. Aprenderás algunos conceptos de SQL y adquirirás conocimientos sobre el uso de BigQuery y Dataprep para analizar y transformar conjuntos de datos. Este es el primer curso de la serie From Data to Insights with Google Cloud. Después de completarlo, inscríbete en el curso Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights.
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