Developing Data Models with LookML
Earned dic 29, 2023 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned dic 22, 2023 EST
Aplica conceptos avanzados de LookML en Looker
Earned dic 22, 2023 EST
Understanding LookML in Looker
Earned dic 21, 2023 EST
Preparar datos para paneles de Looker e informes
Earned dic 21, 2023 EST
Comienza a usar Looker
Earned dic 14, 2023 EST
Aprendizaje automático en empresas
Earned sep 22, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud
Earned sep 22, 2023 EDT
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud
Earned sep 21, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
Earned sep 20, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned sep 13, 2023 EDT
Ingeniería de atributos
Earned sep 13, 2023 EDT
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud
Earned ago 23, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Español
Earned ago 15, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Español
Earned ago 9, 2023 EDT
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.
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
En este curso, adquirirás experiencia práctica en la aplicación de conceptos avanzados de LookML en Looker. Aprenderás a usar Liquid para personalizar y crear dimensiones y mediciones dinámicas, crear tablas derivadas de SQL dinámicas y tablas derivadas nativas personalizadas, y a utilizar extensiones para modularizar tu código de LookML.
Más información
In this quest, you will get hands-on experience with LookML in Looker. You will learn how to write LookML code to create new dimensions and measures, create derived tables and join them to Explores, filter Explores, and define caching policies in LookML.
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
Obtén una insignia de habilidad completando el curso Comienza a usar Looker, en el que aprenderás a analizar, visualizar y seleccionar datos con Looker Studio y Looker.
Más información
En este curso, se aplica un enfoque real en el flujo de trabajo del AA a través de un caso de éxito. Un equipo de AA trabaja con varios requisitos empresariales y casos de uso de AA. El equipo debe comprender las herramientas necesarias para la administración de los datos y considerar el mejor enfoque para su procesamiento previo.
Al equipo se le presentan tres opciones con las que puede crear modelos de AA para dos casos de uso. En el curso, se explica por qué el equipo usará AutoML, BigQuery ML o entrenamiento personalizado para lograr sus objetivos.
Más información
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
Más información
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.
Más información
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…
Más información
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.
Más información
En este curso, se exploran los beneficios de utilizar Vertex AI Feature Store, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo descubrir cuáles columnas de datos producen los atributos más útiles. El curso también incluye contenido y labs sobre la ingeniería de atributos en los que se usan BigQuery ML, Keras y TensorFlow.
Más información
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.
Más información
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.
Más información
¿Cuáles son las prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Google Cloud? ¿Qué es Vertex AI y cómo se puede utilizar la plataforma para crear, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático de AutoML sin escribir una sola línea de código? ¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar?
Google considera que el aprendizaje automático es diferente: se trata de proporcionar una plataforma unificada para conjuntos de datos administrados, un almacén de atributos, una forma de crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático sin escribir una sola línea de código, así como proporcionar la capacidad de etiquetar datos y crear notebooks de Workbench utilizando frameworks como TensorFlow, SciKit-learn, Pytorch, R y otros. Vertex AI Platform también ofrece la posibilidad de entrenar modelos personalizados, crear canalizaciones de componentes y realizar predicciones en línea y por lotes. Además, analiza…
Developing Data Models with LookML
Earned dic 29, 2023 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned dic 22, 2023 EST
Aplica conceptos avanzados de LookML en Looker
Earned dic 22, 2023 EST
Understanding LookML in Looker
Earned dic 21, 2023 EST
Preparar datos para paneles de Looker e informes
Earned dic 21, 2023 EST
Comienza a usar Looker
Earned dic 14, 2023 EST
Aprendizaje automático en empresas
Earned sep 22, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud
Earned sep 22, 2023 EDT
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud
Earned sep 21, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
Earned sep 20, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned sep 13, 2023 EDT
Ingeniería de atributos
Earned sep 13, 2023 EDT
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud
Earned ago 23, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Español
Earned ago 15, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Español
Earned ago 9, 2023 EDT