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Pallavi Patil
Miembro desde 2021
Liga de Plata
15515 puntos
Build and Deploy a Generative AI solution using a RAG framework
Earned oct 18, 2024 EDT
[DEPRECATED] Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned sep 19, 2024 EDT
App Deployment, Debugging, and Performance - Español
Earned jun 12, 2024 EDT
Hybrid Cloud Modernizing Applications with Anthos
Earned jun 11, 2024 EDT
Diseño y aspectos básicos de APIs con la plataforma de APIs de Apigee
Earned dic 18, 2023 EST
Text Prompt Engineering Techniques
Earned sep 21, 2023 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI
Earned sep 19, 2023 EDT
[DEPRECATED] Implementing Generative AI with Vertex AI
Earned sep 14, 2023 EDT
[DEPRECATED] Search with AI Applications
Earned sep 14, 2023 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud
Earned sep 14, 2023 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes
Earned sep 14, 2023 EDT
Introducción a Vertex AI Studio
Earned sep 14, 2023 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned ago 21, 2023 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT
Earned ago 21, 2023 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador
Earned ago 21, 2023 EDT
[DEPRECATED] Generative AI Fundamentals
Earned ago 21, 2023 EDT
Mecanismo de atención
Earned ago 21, 2023 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned ago 21, 2023 EDT
Introducción a la generación de imágenes
Earned ago 21, 2023 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned ago 3, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Español
Earned nov 3, 2022 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Fundamentos
Earned nov 1, 2022 EDT
Measure Site Reliability using Cloud Operations Suite
Earned sep 13, 2022 EDT
Registro y supervisión en Google Cloud
Earned sep 12, 2022 EDT
Certification Learning Path: Professional Cloud DevOps Engineer
Earned sep 6, 2022 EDT
Supervisa y registra con Google Cloud Observability
Earned sep 5, 2022 EDT
Certification Learning Path: Professional Cloud DevOps Engineer
Earned ago 27, 2022 EDT
Desarrolla una cultura de SRE de Google
Earned ago 23, 2022 EDT
Upgrading and Monitoring the Apigee Hybrid API Platform
Earned ago 11, 2022 EDT
Architecting and Installing the Apigee Hybrid API Platform
Earned ago 8, 2022 EDT
Certification Learning Path: Professional Cloud DevOps Engineer
Earned jul 8, 2022 EDT
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud
Earned jun 30, 2022 EDT
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
Earned jun 24, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned jun 20, 2022 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación ACE
Earned ene 26, 2022 EST
Crea una infraestructura con Terraform en Google Cloud
Earned ene 25, 2022 EST
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud
Earned ene 25, 2022 EST
Cómo comenzar a usar Google Kubernetes Engine
Earned ene 24, 2022 EST
Implementa aplicaciones de Kubernetes en Google Cloud
Earned ene 23, 2022 EST
Desarrolla tu red de Google Cloud
Earned ene 20, 2022 EST
Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine
Earned ene 14, 2022 EST
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation - Locales
Earned ene 12, 2022 EST
Infraestructura esencial de Google Cloud: servicios principales
Earned ene 11, 2022 EST
Infraestructura esencial de Google Cloud: conceptos básicos
Earned ene 7, 2022 EST
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal
Earned ene 4, 2022 EST
Demonstrate your ability to implement updated prompt engineering techniques and utilize several of Gemini's key capacilities including multimodal understanding and function calling. Then integrate generative AI into a RAG application deployed to Cloud Run. This course contains labs that are to be used as a test environment. They are deployed to test your understanding as a learner with a limited scope. These technologies can be used with fewer limitations in a real world environment.
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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.
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Course Description:
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Course four of the Anthos series prepares students to consider multiple approaches for modernizing applications and services within Anthos environments. Topics include optimizing workloads on serverless platforms and migrating workloads to Anthos. This course is a continuation of course three, Anthos on Bare Metal, and assumes direct experience with the topics covered in that course.
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En este curso, aprenderás a diseñar APIs y a documentarlas según las especificaciones de OpenAPI. Conocerás el ciclo de vida de las APIs y cómo la plataforma de APIs de Apigee ayuda a administrar todos los aspectos de dicho ciclo. Aprenderás a diseñar APIs con proxies de API y a empaquetarlas como productos de APIs para que las utilicen los desarrolladores de apps.
A través de una combinación de lecciones, labs prácticos y materiales complementarios, aprenderás a diseñar, crear, proteger, implementar y administrar soluciones de APIs con la plataforma de APIs de Apigee de Google Cloud.
Este es el primer curso de la serie Desarrolla APIs con la plataforma de APIs de Apigee. Después de completarlo, inscríbete en el curso Seguridad de APIs con la plataforma de APIs de Apigee.
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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
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This content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.
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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.
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(Previously named "Developing apps with Vertex AI Agent Builder: Search". Please note there maybe instances in this course where previous product names and titles are used)
Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities.
This course teaches you to use AI Applications to integrate enterprise-grade generative AI search.
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A medida que aumenta el uso empresarial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, también crece la importancia de implementarlo responsablemente. El desafío para muchas personas es que hablar sobre la IA responsable puede ser más fácil que aplicarla. Si te interesa aprender cómo poner en funcionamiento la IA responsable en tu organización, este curso es para ti.
En este curso, aprenderás cómo Google Cloud aplica estos principios en la actualidad, junto con las prácticas recomendadas y las lecciones aprendidas, para usarlos como marco de trabajo de modo que puedas crear tu propio enfoque de IA responsable.
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En este curso, se te enseña a crear un modelo de generación de leyendas de imágenes con el aprendizaje profundo. Aprenderás sobre los distintos componentes de los modelos de generación de leyendas de imágenes, como el codificador y el decodificador, y cómo entrenar y evaluar tu modelo. Al final del curso, podrás crear tus propios modelos y usarlos para generar leyendas de imágenes.
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En este curso, se presenta Vertex AI Studio, una herramienta para interactuar con modelos de IA generativa, crear prototipos de ideas de negocio y llevarlas a producción. A través de un caso de uso envolvente, lecciones atractivas y un lab práctico, explorarás el ciclo de vida desde la instrucción hasta el producto y aprenderás cómo aprovechar Vertex AI Studio para aplicaciones multimodales de Gemini, diseño de instrucciones, ingeniería de instrucciones y ajuste de modelos. El objetivo es permitirte desbloquear el potencial de la IA generativa en tus proyectos con Vertex AI Studio.
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Este es un curso introductorio de microaprendizaje destinado a explicar qué es la IA responsable, por qué es importante y cómo la implementa Google en sus productos. También se presentan los 7 principios de la IA de Google.
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En este curso, se presentan la arquitectura de transformadores y el modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de transformadores, como el mecanismo de autoatención, y cómo se usa para crear el modelo BERT. También aprenderás sobre las diferentes tareas para las que puede usarse BERT, como la clasificación de texto, la respuesta de preguntas y la inferencia de lenguaje natural. Tardarás aproximadamente 45 minutos en completar este curso.
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En este curso, se brinda un resumen de la arquitectura de codificador-decodificador, una arquitectura de aprendizaje automático importante y potente para realizar tareas de secuencia por secuencia, como las de traducción automática, resúmenes de texto y respuestas a preguntas. Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de codificador-decodificador y cómo entrenar y entregar estos modelos. En la explicación del lab, programarás una implementación sencilla de la arquitectura de codificador-decodificador en TensorFlow para generar poemas desde un comienzo.
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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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Este curso es una introducción al mecanismo de atención, una potente técnica que permite a las redes neuronales enfocarse en partes específicas de una secuencia de entrada. Sabrás cómo funciona la atención y cómo puede utilizarse para mejorar el rendimiento de diversas tareas de aprendizaje automático, como la traducción automática, el resumen de textos y la respuesta a preguntas.
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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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En este curso, se presenta una introducción a los modelos de difusión: una familia de modelos de aprendizaje automático que demostraron ser muy prometedores en el área de la generación de imágenes. Los modelos de difusión se inspiran en la física, específicamente, en la termodinámica. En los últimos años, los modelos de difusión se han vuelto populares tanto en investigaciones como en la industria. Los modelos de difusión respaldan muchos de los modelos de generación de imágenes y herramientas vanguardistas de Google Cloud. En este curso, se presenta la teoría detrás de los modelos de difusión y cómo entrenarlos y, luego, implementarlos en Vertex AI.
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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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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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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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Earn a skill badge by completing the Measure Site Reliability using Cloud Operations Suite quest, where you will learn how to set Service Level Indicators (SLIs), Service Level Objectives (SLOs), and Service Level Agreements (SLAs); create logs-based metrics to capture to capture specific issues and address them; define alerts to notify Site Reliability Engineers of issues in production environment, and troubleshoot application issues with Cloud Trace, Debugger, Profiler, Monitoring and Logging. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge quest, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
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Te damos la bienvenida al curso de dos partes sobre registro, supervisión y observabilidad en Google Cloud. Las principales herramientas de operaciones de Google Cloud se clasifican en dos categorías: componentes centrados en operaciones y herramientas de administración del rendimiento de las aplicaciones. En este curso, Registro y supervisión en Google Cloud, se ven los componentes centrados en operaciones, como Logging, Monitoring y Service Monitoring. Después de tomar este curso, se sugiere que completes la parte 2, Observabilidad en Google Cloud, para conocer las herramientas de administración del rendimiento de las aplicaciones disponibles.
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Good news! There’s a new updated version of this learning path available for you!Open the new Professional Cloud DevOps Engineer Certification Learning Path to begin, once you’ve selected the new path all your current progress will be reflected in the new version.
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Completa la insignia de habilidad introductoria Supervisa y registra con Google Cloud Observability y demuestra tus habilidades para hacer lo siguiente: supervisar máquinas virtuales en Compute Engine; usar Cloud Monitoring para supervisar múltiples proyectos; expandir las capacidades de supervisión y registro a Cloud Functions; crear y enviar métricas de aplicaciones personalizadas, y configurar alertas de Cloud Monitoring en función de métricas personalizadas.
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Good news! There’s a new updated version of this learning path available for you!Open the new Professional Cloud DevOps Engineer Certification Learning Path to begin, once you’ve selected the new path all your current progress will be reflected in the new version.
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En muchas organizaciones de TI, los incentivos no se alinean con los desarrolladores, que buscan agilidad, y los operadores, que se enfocan en la estabilidad. La ingeniería de confiabilidad de sitios (SRE) es el enfoque que usa Google para alinear los incentivos entre los equipos de desarrollo y operaciones, y brindar asistencia en la producción de servicios fundamentales. Adoptar las prácticas técnicas y culturales de la SRE puede ayudar a mejorar la colaboración entre las empresas y sus departamentos de TI. En este curso se presentan las prácticas clave de la SRE de Google y la función importante que tienen los líderes empresariales y de TI en el éxito de la adopción organizacional de este enfoque.
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This course discusses the upgrade process for Apigee hybrid, and teaches you how to monitor and troubleshoot the hybrid runtime plane components.
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This course introduces you to the fundamentals and practices used to install and manage Google Cloud's Apigee API Platform for hybrid cloud.
Through a combination of lectures, a hands-on lab, and supplemental materials, you will learn how to install and operate the Apigee API Platform.
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Good news! There’s a new updated version of this learning path available for you!Open the new Professional Cloud DevOps Engineer Certification Learning Path to begin, once you’ve selected the new path all your current progress will be reflected in the new version.
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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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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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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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Completa la insignia de habilidad intermedia Crea una infraestructura con Terraform en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: aplicar los principios de la infraestructura como código (IaC) con Terraform; aprovisionar y administrar recursos de Google Cloud con parámetros de configuración de Terraform; realizar una administración de estado eficaz (local y remota) y modularizar el código de Terraform para la reutilización y la organización.
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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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Te damos la bienvenida al curso Introducción a Google Kubernetes Engine. Si te interesa Kubernetes, una capa de software ubicada entre tus aplicaciones y la infraestructura de tu hardware, estás en el lugar correcto. Google Kubernetes Engine te ofrece Kubernetes como un servicio administrado en Google Cloud.
El objetivo de este curso es presentar los conceptos básicos de Google Kubernetes Engine o GKE, como se conoce comúnmente, y cómo alojar aplicaciones en contenedores y ejecutarlas en Google Cloud. El curso comienza con una introducción básica a Google Cloud, seguida de una descripción general de los contenedores y Kubernetes, la arquitectura de Kubernetes y las operaciones de esta plataforma.
Más información
Obtén la insignia de habilidad intermedia Implementa aplicaciones de Kubernetes en Google Cloud y demuestra tus habilidades para configurar y crear imágenes de contenedores de Docker, crear y administrar clústeres de Google Kubernetes Engine (GKE), utilizar kubectl para la administración eficiente de clústeres y, además, implementar aplicaciones de Kubernetes con prácticas de entrega continua (CD) sólidas.
Más información
Obtén una insignia de habilidad completando el curso Desarrolla tu red de Google Cloud, en el que conocerás múltiples formas de implementar y supervisar aplicaciones, incluidos cómo explorar roles de IAM y agregar o quitar el acceso a los proyectos, crear redes de VPC, implementar y supervisar VMs de Compute Engine, escribir consultas en SQL, implementar y supervisar VMs en Compute Engine y, además, implementar aplicaciones a través de Kubernetes con múltiples enfoques de implementación.
Más información
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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This course version is for non-English only. If you wish to take this course in English, please enroll here: Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation. If you wish to take it in another language, change your language in settings to see availability.
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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.
Más información
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.
Más información
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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