Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
Earned jul 12, 2024 EDT
Google API products: A key to modern application development
Earned jul 3, 2024 EDT
Introducción al AA: procesamiento de lenguaje
Earned jul 3, 2024 EDT
VM Migration for Partners
Earned jul 2, 2024 EDT
Managing Change when Moving to Google Cloud
Earned jul 2, 2024 EDT
Rapid Migration & Modernization Program
Earned jun 26, 2024 EDT
Administración de la seguridad en Google Cloud
Earned jun 20, 2024 EDT
Prepárate para tu recorrido como Professional Cloud Security Engineer
Earned jun 11, 2024 EDT
Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos
Earned jun 5, 2024 EDT
Custom Search with Embeddings in Vertex AI
Earned may 28, 2024 EDT
Introduction to Gemini Enterprise for Customer Experience and Conversational Agents
Earned may 21, 2024 EDT
Desarrolla una cultura de SRE de Google
Earned may 20, 2024 EDT
Gemini para el SDLC de extremo a extremo
Earned may 12, 2024 EDT
Improving developer velocity with Gemini Code Assist
Earned may 10, 2024 EDT
Gemini para analistas y científicos de datos
Earned may 3, 2024 EDT
Gemini para ingenieros de seguridad
Earned may 2, 2024 EDT
Gemini para ingenieros DevOps
Earned abr 20, 2024 EDT
Gemini para ingenieros de redes
Earned abr 19, 2024 EDT
Gemini para desarrolladores de aplicaciones
Earned abr 18, 2024 EDT
Gemini para Cloud Architects
Earned abr 15, 2024 EDT
Building Gen AI Apps with Vertex AI: Prompting and Tuning
Earned abr 13, 2024 EDT
Modernizing Mainframe Applications with Google Cloud
Earned abr 8, 2024 EDT
Search with AI Applications
Earned mar 25, 2024 EDT
Búsqueda de vectores y embeddings
Earned mar 18, 2024 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Fundamentos
Earned feb 24, 2024 EST
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform
Earned feb 17, 2024 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Español
Earned feb 17, 2024 EST
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud
Earned ene 31, 2024 EST
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
Earned ene 22, 2024 EST
Preparación para el proceso de certificación Professional Data Engineer
Earned ene 11, 2024 EST
Conversational AI on Vertex AI and Dialogflow CX
Earned dic 9, 2023 EST
Cómo comenzar a usar Google Kubernetes Engine
Earned nov 26, 2023 EST
Infraestructura elástica de Google Cloud: Escalamiento y automatización
Earned nov 24, 2023 EST
Prepárate para convertirte en Professional Cloud Architect
Earned nov 14, 2023 EST
ML Pipelines on Google Cloud - Español
Earned oct 24, 2023 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Primeros pasos
Earned oct 18, 2023 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned oct 17, 2023 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned oct 11, 2023 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned oct 7, 2023 EDT
Sistemas de aprendizaje automático de producción
Earned oct 1, 2023 EDT
Aprendizaje automático en empresas
Earned sep 28, 2023 EDT
Ingeniería de atributos
Earned sep 19, 2023 EDT
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud
Earned sep 16, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Español
Earned sep 14, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Español
Earned sep 8, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned sep 5, 2023 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud
Earned sep 1, 2023 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned ago 28, 2023 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned ago 26, 2023 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI
Earned ago 24, 2023 EDT
Introducción a Vertex AI Studio
Earned ago 23, 2023 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes
Earned ago 22, 2023 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT
Earned ago 22, 2023 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador
Earned ago 22, 2023 EDT
Mecanismo de atención
Earned ago 21, 2023 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI
Earned jul 30, 2023 EDT
Introducción a la generación de imágenes
Earned jul 29, 2023 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud
Earned jul 29, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned jul 28, 2023 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned jul 28, 2023 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned jul 28, 2023 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned jul 27, 2023 EDT
Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine: cargas de trabajo
Earned oct 14, 2021 EDT
Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine: conceptos básicos
Earned oct 5, 2021 EDT
Infraestructura confiable de Google Cloud: El diseño y el proceso
Earned sep 22, 2021 EDT
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation - Locales
Earned sep 20, 2021 EDT
This course educates partners on key concepts of Google’s Migrate to Containers. It will cover planning, workload fitness for conversion, deployment with a processing cluster, and the migration process.
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Perform a migration from Oracle to BigQuery using SQL Translation and DataFlow using Sample Data. Learners will complete a quiz that focuses on the process of transferring both schema and data from an Oracle enterprise data warehouse to BigQuery.
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Migration from Oracle to Cloud Spanner using HarbourBridge. This course describes an example scenario that uses sample data during the migration. This process includes using HarbourBridge for Assessment, Schema Conversion, Schema Transformation, Data Migration, and supporting tools for data validation.
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Planning for a Google Workspace Deployment es el último curso de la serie Google Workspace Administration.
En este curso, conocerás la metodología de implementación y las prácticas recomendadas de Google. Seguirás a Katelyn y Marcus mientras planifican una implementación de Google Workspace en Cymbal. Se enfocarán en las áreas técnicas principales del proyecto: aprovisionamiento, flujo de correo electrónico, migración de datos y coexistencia, y considerarán la mejor estrategia de implementación para cada área.
También conocerás la importancia de la administración de cambios en una implementación de Google Workspace, asegurándote de que los usuarios tengan una transición fluida a Google Workspace y accedan a los beneficios de la transformación laboral a través de comunicaciones, asistencia y capacitación.
En este curso se abordan temas teóricos y no hay ejercicios prácticos. Si aún no lo hiciste, cancela tu prueba de Google Workspace para evitar cobros no deseados.
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The goals at the end of this course are to be able to articulate to customers when and why they should use Looker’s multistage development framework and to share high-level ways to promote LookML code and content across multiple Looker instances.
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Muchas empresas tradicionales usan aplicaciones y sistemas heredados que no pueden adecuarse a las expectativas de los clientes actuales. A menudo los líderes empresariales deben elegir entre mantener sus sistemas de TI anticuados o invertir en nuevos productos y servicios. En “Moderniza infraestructura y aplicaciones con Google Cloud”, se exploran estos desafíos y se ofrecen soluciones para superarlos con la tecnología de la nube.
Como parte de la ruta de aprendizaje de Líder digital de Cloud, 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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The fastest way to improve machine learning outcomes is to focus on your data. In this course you'll review the common challenges with data in ML, and then learn how to overcome these challenges using Vertex AI Feature Stores.
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Cloud technology on its own only provides a fraction of the true value to a business; When combined with data–lots and lots of it–it has the power to truly unlock value and create new experiences for customers.
In this course, you'll learn what data is, historical ways companies have used it to make decisions, and why it is so critical for machine learning. This course also introduces learners to technical concepts such as structured and unstructured data. database, data warehouse, and data lakes. It then covers the most common and fastest growing Google Cloud products around data.
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What is cloud technology or data science? More importantly, what can it do for you, your team, and your business?
If you want to learn about cloud technology so you can excel in your role and help build the future of your business, then this introductory course on digital transformation is for you.
This course defines foundational terms such as cloud, data, and digital transformation. It also explores examples of companies around the world that are using cloud technology to revolutionize their businesses. The course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and aligns them with the Google Cloud solution pillars. But digital transformation isn't just about using new technology. To truly transform, organizations also need to be innovative and scale an innovation mindset across the organization. The course offers best practices to help you achieve this.
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Explore how to use AI to automate document processing tasks, such as classifying documents, extracting data from documents, and summarizing documents. Learn how to use the Document AI Workbench to create custom document extractors and summarizers. Upload documents, define fields, create versions, and call endpoints to get structured data and summaries back. Discover a new service called Document AI Warehouse, which is a fully managed service to search, store, govern, and manage documents and their extracted metadata. You will also learn about how it integrates with other Google Cloud services like Document AI, BigQuery, and Cloud Storage.
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This course focuses on modernizing applications using OpenShift on Google Cloud. Throughout this course, you'll gain the skills necessary to describe and understand OpenShift and successfully re-platform it to Google Cloud.
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Learn about new generative AI features in App Development, including Duet AI for VS Code, Cloud Workstations and Colab Enterprise, as well as application prototyping using natural language prompts in AppSheet.
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Learn about Generative AI, Vectors and Applications, including vector embedding in PostgreSQL, Cloud SQL for PostgreSQL and the pgvector extension. As well as building Generative AI powered apps faster with Duet AI.
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This course discusses the key elements of Google's Data Warehouse solution portfolio and strategy.
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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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Migration from on-premises VMware to Google Cloud Compute Engine using Migrate to Virtual Machines (v5) using demo VM(s). It provides a proof-of-concept that walks you through the process of replicating a VM to doing test cutover and final cutover of the VM.
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Want to learn more about Google Cloud?
Grow your Google Cloud knowledge, strengthen your skills to win with customers, and scale your Google Cloud business. Find it here in one handy location.
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Want to learn more about Google Cloud?
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Learn about the new skills you'll need to be successful when using generative AI. Google Cloud has used generative AI to help keep you engaged and streamline your learning journey.
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Explore the four pillars of Enterprise Readiness in generative AI: data governance and privacy, security and compliance support, infrastructure reliability and sustainability, and responsible AI. You will also learn how these pillars address concerns about data privacy and security. Learn about customizing foundation models with your data while keeping your data safe using adapter layers, how to keep your AI models safe and compliant when deploying them across the world, and the multiple layers of encryption, rigorous controls, supply chain audits, and ongoing security testing that are built into Google Cloud. You will also learn about security controls such as VPC, customer-managed encryption keys, access transparency, and data residency zones. And explore enterprise controls, certifications, and responsible AI tooling available in Vertex AI to ensure your data remains secure and compliant with global regulations when deploying generative AI models.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks for migrating data from AWS Redshift to BigQuery using BigQuery Data Transfer Service, which includes sample mock data. Learners will complete a challenge lab that focuses on the process of transferring both schema and data from a Redshift data warehouse to BigQuery.
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The Database Summit learning path is a curated collection of courses and quests that provide converage of infrastructure, database migration, and SQL operations.
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The Cloud Foundations Customer Onboarding: Best Practices course enables partners to onboard customers on Google Cloud efficiently and in minimum time, by imparting knowledge, IP, and best practices from the Technical Onboarding Center (TOC) team at Global Delivery Center (GDC). The course explores Cloud Identity and organization, users and groups, administrative access, and resource hierarchy. It also examines network configuration, hybrid connectivity, logging and monitoring, and organizational security.
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RHLF is a technique for fine-tuning language models by incorporating human feedback into the training process. This course explores how you can use RHLF to improve the performance of language models on various tasks, such as text summarization and question answering.
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In this course, you will learn about the Apigee Integration solution and its architecture. You will learn how to identify and develop customer opportunities while differentiating Google's offering from other competitors. Also, the course includes a deep dive into the use of Connectors in Apigee Integrations, as well as demos into how the implementation configurations for design, deployment, monitoring and debugging are carried out.
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This course provides an overview of Network Monitoring and Troubleshooting on Google Cloud.
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This course provided technical training in Google Cloud Dataflow, the foundational pillar of Google Cloud's streaming analytics solution. This training is intended for Google Cloud technical experts that are looking to further their understanding of Dataflow to advance sales-related technical evaluations, customer implementations, technical support, and data processing applications. This course explores topics related to Dataflow, including: Apache Beam SDK Google Cloud Dataflow Runner Autoscaling Logic Sources / Sinks Schemas / Dataflow SQL Dynamic Work RebalancingMonitoring, Troubleshooting, and Optimization Testing and CI/CD
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In this course, you will learn about GDC air-gapped (previously known as GDC Hosted), an offering from Google Distributed Cloud. This course provides both a business and technical overview of GDC air-gapped, exploring its key features and target customers.
Participants will gain insights into GDC air-gapped's value proposition and learn how to effectively communicate its benefits to potential clients, enabling them to qualify for sales opportunities.
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A medida que las organizaciones trasladan sus datos y aplicaciones a la nube, deben enfrentar nuevos desafíos de seguridad. En el curso Confianza y seguridad con Google Cloud, se exploran los conceptos básicos de la seguridad en la nube, el valor del enfoque multicapas de Google Cloud para la seguridad de la infraestructura y cómo Google se gana y mantiene la confianza de los clientes en la nube.
Como parte de la ruta de aprendizaje de Líder digital de Cloud, 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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This course further explores SQL Server on Google Cloud.
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Certificate Authority Service is a highly-available, scalable Google Cloud service. This course covers how Certificate Authority Service enables IT and security teams to simplify and automate the deployment, management, and security of private certificate authorities (CA) while staying in control of their private keys.
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This course focuses on how you can leverage the Google Cloud Analytics and AI/ML offerings to integrate and innovate with SAP
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This course gives you a deep dive into the workflows of Tier 3 analysts.
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In this course you will discover additional tools for your toolbox for working with complex deployments, building robust solutions, and delivering even more value.
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Hands on course covering the main uses of extends and the three primary LookML objects extends are used on as well as some advanced usage of extends.
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This course reviews the processes for creating table calculations, pivots and visualizations
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This course has been updated, please enroll in the new
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation.
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The first course provides a high-level overview of security fundamentals on the GDC platform.
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The course explores advanced services such as machine learning, and operational topics such as application deployment, monitoring, and troubleshooting.
In addition, we’ll introduce GDC software upgrades, logging, billing, and cost monitoring.
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The course examines service resources or workload components that exist in projects. You’ll learn about Kubernetes in GDC, Artifact Registry, GDC Object Storage, Database Service, Networking, and Key Management and Security.
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This L300 course explores the intricacies of the hardware and networking infrastructure, examines the role of Kubernetes in container orchestration, and how to master the deployment process. The course emphasizes critical security aspects, guiding you through defense-in-depth design, zero-trust architecture, and essential operational security measures for protecting sensitive data. You'll also gain valuable insights into operational aspects, such as resource management, upgrades, and solutions tailored for GDC customers.
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This course provides an introduction to the GDC platform—which enables you to host, control, and manage infrastructure and services directly on your premises.
GDC air-gapped is one component of Google Distributed Cloud offering which aligns to Google’s digital sovereignty vision. It supports public-sector customers and commercial entities that have strict data residency, security or privacy requirements.
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This L200 course comprehensively explores GDC air-gapped's concepts, architecture, and operational aspects, equipping learners with the knowledge to deploy and manage this solution effectively. The course delves into topics such as the roles of vendors and partners, hardware and software components, zero trust security, multi-tenancy, support and operations, observability, Identity and Access Management, managed services, and the GDC Sandbox environment. Furthermore, the course provides insights into compliance and accreditation processes, ensuring learners understand the regulatory landscape and can navigate it successfully. By the end of this course, learners will have a solid understanding of GDC air-gapped and be prepared to leverage its capabilities for their organization's needs.
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This L200 course comprehensively explores GDC connected concepts, architecture, and operational aspects, equipping learners with the knowledge to deploy and manage this solution effectively. The course delves into topics such as its survivability features and best practices, security, networking, software stack, and hardware options. Furthermore, the course provides insights into its operating model. By the end of this course, learners will have a solid understanding of GDC connected and be prepared to leverage its capabilities for their organization's needs.
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La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) representan una evolución importante en las tecnologías de la información que están transformando rápidamente una amplia variedad de sectores. En el curso “Innova con la Inteligencia Artificial de Google Cloud”, se exploran las maneras en que las organizaciones pueden usar la IA y el AA para transformar sus procesos empresariales.
Como parte de la ruta de aprendizaje de Líder digital de Cloud, 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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Explore Generative AI in API management and Application Integration, including Duet AI in Apigee, and extensions for Vertex AI. Discover the new opportunities with generative AI, including conversational APIs, Auto-Operators, and API growth. Use Duet AI to create an API specification in-context, and use Duet AI to create an integration. Use Duet AI in Apigee API Hub, and create an LLM extension.
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Gemini para Google Workspace es un complemento que les proporciona a los clientes funciones potenciadas por IA generativa en esta plataforma. En este minicurso, aprenderás sobre las funciones clave de Gemini y cómo se pueden usar para mejorar la productividad y eficiencia en Presentaciones de Google.
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Discover how to use Colab Enterprise, a managed notebook environment that provides secure and compliant storage for your notebooks, that comes with two code-generation features: code complete and code gen. Create and use runtime templates in Vertex AI Workbench to give users access to more powerful compute resources while still maintaining control over the types of resources that are spun up. Share notebooks with other users and use versioning to keep track of changes to your notebooks. Learn how Colab Enterprise integrates BigQuery and Vertex AI. You will see how to pull data from BigQuery, use BQML to train a model, and have it all integrated with Vertex Model Registry. Explore how to fine-tune a Foundation model or generative AI model using the Vertex AI SDK. And, learn how to evaluate a tuned model and compare the results of multiple runs.
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DORA (DevOps Research & Assessment) is a research program, an assessment tool, a report publisher, and more. Together, these products create a compelling customer story that defines the industry standard for successful DevOps and technology transformation, and provides personalized steps to accelerate the customer journey. DORA enables Googlers and Partners to bring DevOps research and practices to Google Cloud Customers. This course provides an introduction to DORA and a guide on how to successfully complete a DORA assessment for your customer. Engaging customers in DORA assessment provides invaluable insights into the customer’s organization, and helps you better support your customer. The DORA training was originally designed for and only made available to Google Teams, however we’ve recognized how beneficial it would be for our Partners and are now offering our Partners exclusive access to the DORA training and products, so they can benefit from DORA’s research and practices …
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Not all ML workloads benefit from hardware acceleration, but when they do, Google Cloud has you covered. Learn when and how to use GPU and TPU accelerators most effectively in your ML workloads on Google Cloud.
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Model experimentation and evaluation are critical steps in the journey to productionalize an LLM. This course introduces new tools that will help simplify these tasks.
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An introduction to Large models, Cloud TPUs and GKE. 15 step training for how to get started with Cloud TPUs and GKE, and explore training jobs, example workloads and inference with TPUs on GKE. Discover an app using personalized generative AI.
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Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.
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Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudios para el examen de certificación de PMLE (Professional Machine Learning Engineer). Los estudiantes 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.
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Artificial Intelligence (AI) offers transformative possibilities, but it also introduces new security challenges. This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations. Learn a framework for proactively identifying and mitigating AI-specific risks, protecting sensitive data, ensuring compliance, and building a resilient AI infrastructure. Pick use cases from four different industries to explore how these strategies apply in real-world scenarios.
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This course introduces you to the world of reliable deep learning, a critical discipline focused on developing machine learning models that not only make accurate predictions but also understand and communicate their own uncertainty. You'll learn how to create AI systems that are trustworthy, robust, and adaptable, particularly in high-stakes scenarios where errors can have significant consequences.
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En este curso, se presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción.
Los estudiantes obtendrán experiencia práctica con la transferencia de transmisión de Vertex AI Feature Store en la capa de SDK.
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En esta última parte de la serie de cursos de Dataflow, presentaremos los componentes del modelo operativo de Dataflow. Examinaremos las herramientas y técnicas que permiten solucionar problemas y optimizar el rendimiento de las canalizaciones. Luego, revisaremos las prácticas recomendadas de las pruebas, la implementación y la confiabilidad en relación con las canalizaciones de Dataflow. Concluiremos con una revisión de las plantillas, que facilitan el ajuste de escala de las canalizaciones de Dataflow para organizaciones con cientos de usuarios. Estas clases asegurarán que su plataforma de datos sea estable y resiliente ante circunstancias inesperadas.
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Te damos la bienvenida al tercer curso de la serie de la serie Redes en Google Cloud.
En este curso, explorarás los conceptos básicos para diseñar arquitecturas de red eficientes y escalables en Google Cloud.
En el primer módulo, Introducción a la arquitectura de red, te presentaremos los componentes y conceptos fundamentales de la arquitectura de red, entre los que se incluyen las subredes, las rutas, los firewalls y el balanceo de cargas.
En el segundo módulo, Topologías de red, exploraremos varias de las topologías de red que se suelen usar en Google Cloud y veremos sus fortalezas y debilidades.
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Te damos la bienvenida al segundo curso de la serie Redes en Google Cloud: enrutamiento y direccionamiento. En este curso, cubriremos los conceptos centrales del enrutamiento y el direccionamiento, que son importantes para las funciones de redes de Google Cloud. En el módulo uno, se explorarán el enrutamiento y el direccionamiento de redes en Google Cloud revisando varios componentes básicos, como el enrutamiento de IPv4, la inclusión de tus propias direcciones IP y cómo configurar Cloud DNS. En el módulo dos, veremos las opciones de conexión privada explorando casos de uso y métodos para acceder a Google y otros servicios de forma privada con direcciones IP internas.
Al final del curso, comprenderás cómo enrutar y direccionar con eficacia tu tráfico de red en Google Cloud.
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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
En el último curso de la serie, se analizan los servicios de macrodatos …
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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
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En este curso de nivel principiante, aprenderás sobre el flujo de trabajo de análisis de datos en Google Cloud y las herramientas que puedes utilizar para explorar, analizar y visualizar datos, y compartir tus hallazgos con las partes interesadas. A través de un caso de estudio y labs prácticos, lecciones, cuestionarios y demostraciones, verás cómo limpiar conjuntos de datos sin procesar para generar visualizaciones y paneles más eficaces. Si ya trabajas con datos y quieres saber cómo tener éxito en Google Cloud, o si buscas avanzar en tu profesión, este curso te ayudará. Prácticamente cualquier persona que realice o use análisis de datos en el trabajo puede beneficiarse del curso.
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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 Generative AI App Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.
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Get hands-on experience applying and building rules for Chronicle. You learn what YARA-L is and how to customize & create event rules.
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This course helps you understand how to use Chronicle to properly handle security incidents.
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Learn the technical aspects you need to know about Chronicle and how it can help you detect and action threats.
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This course helps developers customize Chronicle and augment its abilities with third party integrations.
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This course is for Partner sellers and technical pre-sales engineers to gain a comprehensive understanding of Google Cloud's cutting-edge Generative AI capabilities and learn to identify high-impact use cases.
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This course is for Partner sellers and technical pre-sales engineers to gain a comprehensive understanding of Google Cloud's cutting-edge Generative AI capabilities, learn to identify high-impact use cases, and develop the skills to demonstrate and integrate these technologies seamlessly into client solutions and operations.
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This course is for Google Cloud’s top partner sellers and technical pre-sales engineers to gain a comprehensive understanding of Google Cloud's cutting-edge Generative AI capabilities and learn to identify high-impact use cases. Those who complete the training and assessment will receive the Google Cloud Generative AI Trailblazer badge through Skills Boost.
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Take the next steps in working with the Chronicle Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on cusotmization and tuning.
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This course covers the baseline skills needed for the Google Security Operations Platform. The modules will cover specific actions and features that security engineers should become familiar with to start using the toolset.
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This course will familiarize you with the core functionality of Chronicle, including the user interface, connections, and settings.
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Learn which Mandiant products directly enhance or augment capabilities provided by Chronicle SIEM and SOAR and how those products integrate into our workflow.
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This course will provide you with an overview of SIEM technology to set the stage for the differentiation and expansion of capabilities that Chronicle SIEM provides.
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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…
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Outline the key steps in publishing an API to deliver selective company information to applications created by external developers.
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No es ningún secreto que el aprendizaje automático es uno de los campos de mayor crecimiento en el ámbito de la tecnología, y Google Cloud desempeñó un papel decisivo para impulsar su desarrollo. Con su gran cantidad de APIs, GCP cuenta con una herramienta para casi cualquier trabajo de aprendizaje automático. En este curso introductorio, obtendrás experiencia práctica con el aprendizaje automático a medida que se aplica al procesamiento del lenguaje en labs que te permitirán extraer entidades de un texto, realizar análisis sintácticos y de opiniones, y usar la API de Speech-to-Text para la transcripción.
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This course provides comprehensive skills on VM migration, from the initial assessment through the final implementation through presentations, demonstrations, and whiteboard session.
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Moving to the cloud creates numerous opportunities to start working in
a new way and it empowers the workforce to better collaborate and innovate. But
it’s also a big change. Sometimes the success of the change hinges not on the change
itself, but on how it’s managed.
This course will help people managers to understand
some of the key challenges associated with cloud adoption, and provide them with
a verified in-the-field framework that will assist them in supporting their teams
on the change journey. By addressing the human factor of moving to the cloud, organizations
increase their chances of realizing business objectives and investing in their future
talent.
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The Google Cloud Rapid Migration & Modernization Program (RaMP) is a holistic, end-to-end migration/modernization program that helps customers & partners leverage expertise and best practices, lower risk, control costs, and simplify a customer's path to cloud success. This course will give an overview of the program and some of the tools and best practices available to support customer migrations & modernizations.
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Este curso de capacitación de autoaprendizaje brinda a los participantes conocimientos generales de los controles y las técnicas de seguridad en Google Cloud. A través de clases grabadas, demostraciones y labs prácticos, los participantes exploran y también implementan los componentes de una solución de Google Cloud segura, incluidos Cloud Identity, Resource Manager, Cloud IAM, firewalls de nube privada virtual, Cloud Load Balancing, intercambio de tráfico de Cloud, Cloud Interconnect y Controles del servicio de VPC.
Este es el primer curso de la serie Seguridad en Google Cloud. Después de completarlo, inscríbete en el curso Security Best Practices in Google Cloud.
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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.
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Welcome to Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos!
This is the first course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos path. Anthos enables you to build and manage modern applications, and gives you the freedom to choose where to run them. Anthos gives you one consistent experience in both your on-premises and cloud environments.
During this course, you will be presented with modules that will take you through skills that you will use as an architect or administrator running Anthos environments. The modules in this course include videos, hands-on labs, and links to helpful documentation.
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This course explores Google Cloud technologies to create and generate embeddings. Embeddings are numerical representations of text, images, video and audio, and play a pivotal role in many tasks that involve the identification of similar items, like Google searches, online shopping recommendations, and personalized music suggestions. Specifically, you’ll use embeddings for tasks like classification, outlier detection, clustering and semantic search.
You’ll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) systems and question-answering solutions, on your own proprietary data using Google Cloud’s Vertex AI.
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This course explores the different products and capabilities of Gemini Enterprise for Customer Experience and Conversational Agents. Additionally, it covers the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective experiences that emulate human-like experiences specific to the Chat channel.
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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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En este curso, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, te ayudará a usar los productos y servicios de Google para desarrollar, probar, implementar y administrar aplicaciones. Con la ayuda de Gemini, aprenderás a desarrollar y compilar una aplicación web, corregir errores de la aplicación, desarrollar pruebas y consultar datos. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).
Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
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Learn how Gemini can revolutionize your ability to develop applications! This course helps developers go beyond the basics and learn how to integrate Gemini into their workflows.
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En este curso, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, ayuda a analizar los datos de los clientes y predecir las ventas de productos. También aprenderás a identificar, categorizar y desarrollar los clientes nuevos usando datos de clientes en BigQuery. A través de labs prácticos, comprobarás cómo Gemini mejora los flujos de trabajo de análisis de datos y aprendizaje automático.
Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
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En este curso, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, te ayudará a proteger tu entorno y tus recursos en la nube. Aprenderás a implementar cargas de trabajo de ejemplo en un entorno de Google Cloud y a identificar y corregir los parámetros de configuración de seguridad incorrectos con Gemini. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora tu postura de seguridad en la nube.
Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
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En este curso, aprenderás cómo Gemini, un colaborador de Google Cloud potenciado por IA generativa, ayuda a los ingenieros a administrar infraestructuras. Descubrirás cómo darle instrucciones a Gemini para que encuentre y comprenda registros de aplicaciones, investigue cómo crear un entorno de compilación y cree un clúster de GKE. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora el flujo de trabajo de DevOps.
Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
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En este curso, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, ayuda a los ingenieros de redes a crear, actualizar y mantener redes de VPC. Aprenderás a darle instrucciones a Gemini para que te brinde orientación específica sobre tus tareas de redes, mucho más detallada que la que recibirías de un motor de búsqueda. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini te facilita trabajar con las redes de VPC de Google Cloud.
Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
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En este curso, aprenderás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, ayuda a los desarrolladores a compilar aplicaciones. Aprenderás a darle instrucciones a Gemini para que explique códigos, recomiende servicios de Google Cloud y genere código para tus aplicaciones. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora el flujo de trabajo de desarrollo de aplicaciones.
Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
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En este curso, aprenderás cómo Gemini, un colaborador de Google Cloud potenciado por IA generativa, ayuda a los administradores a aprovisionar infraestructuras. Descubrirás cómo darle instrucciones a Gemini para que explique infraestructuras, implemente clústeres de GKE y actualice la infraestructura existente. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora el flujo de trabajo de implementación de GKE.
Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
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(This course was previously named Multimodal Prompt Engineering with Gemini and PaLM) This course teaches how to use Vertex AI Studio, a Google Cloud console tool for rapidly prototyping and testing generative AI models. You learn to test sample prompts, design your own prompts, and customize foundation models to handle tasks that meet your application's needs. Whether you are looking for text, chat, code, image or speech generative experiences Vertex AI Studio offers you an interface to work with and APIs to integrate your production application.
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This course enables system integrators and partners to understand the principles of automated migrations, plan legacy system migrations to Google Cloud leveraging G4 Platform, and execute a trial code conversion.
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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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En este curso, explorarás tecnologías, herramientas y aplicaciones de búsqueda potenciadas por IA. Aprende sobre las búsquedas semánticas utilizando embeddings de vectores, acerca de las búsquedas híbridas combinando enfoques semánticos y de palabras clave, y sobre la generación mejorada por recuperación (RAG) minimizando las alucinaciones como un agente de IA fundamentado. Adquiere experiencia práctica con Vector Search de Vertex AI para desarrollar tu motor de búsqueda inteligente.
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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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This 1-week, accelerated on-demand course builds upon Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Through a combination of video lectures, demonstrations, and hands-on labs, you'll learn to build streaming data pipelines using Google cloud Pub/Sub and Dataflow to enable real-time decision making. You will also learn how to build dashboards to render tailored output for various stakeholder audiences.
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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 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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Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudio para el examen de certificación de 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.
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In this course you will learn how to use the new generative AI features in Dialogflow CX to create virtual agents that can have more natural and engaging conversations with customers. Discover how to deploy generative fallback responses to gracefully handle errors and omissions in customer conversations, deploy generators to increase intent coverage, and structure, ingest, and manage data in a data store. And explore how to deploy and maintain generative AI agents using your data, and deploy and maintain hybrid agents in combination with existing intent-based design paradigms.
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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.
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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. A través de una combinación de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes exploran y, también, implementan elementos de las soluciones, como la interconexión segura de redes, el balanceo de cargas, el ajuste de escala automático, la automatización de la infraestructura y los servicios administrados.
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Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudios para el examen de certificación de PCA (Professional Cloud Architect). 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.
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En este curso, aprenderá de los ingenieros y capacitadores de AA que trabajan en el desarrollo de vanguardia de las canalizaciones de AA en Google Cloud. En los primeros módulos, se abordará TensorFlow Extended (o TFX), la plataforma de aprendizaje automático de producción de Google basada en TensorFlow para la administración de canalizaciones y metadatos de AA. Aprenderá sobre los componentes y la organización de las canalizaciones con TFX. También aprenderá cómo automatizar su canalización mediante la integración y la implementación continuas, y cómo administrar ML Metadata. Luego, cambiaremos el enfoque para analizar cómo podemos automatizar y volver a usar las canalizaciones de AA en múltiples frameworks de AA, como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn y XGBoost. Además, aprenderá a usar Cloud Composer, otra herramienta de Google Cloud, para organizar sus canalizaciones de entrenamiento continuo. Por último, aprenderá a usar MLflow para administrar el ciclo de vida completo del aprend…
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En este curso, se presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción. Los ingenieros profesionales de aprendizaje automático usan herramientas para mejorar y evaluar continuamente los modelos implementados. Trabajan con científicos de datos (o pueden serlo) que desarrollan modelos para ofrecer velocidad y rigor en la implementación de modelos con el mejor rendimiento.
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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine.
This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models.
The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data.
The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models.
Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.
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En este curso, analizaremos los componentes y las prácticas recomendadas de la creación de sistemas de AA de alto rendimiento en entornos de producción. Veremos algunas de las consideraciones más comunes tras la creación de estos sistemas, p. ej., entrenamiento estático, entrenamiento dinámico, inferencia estática, inferencia dinámica, TensorFlow distribuido y TPU. Este curso se enfoca en explorar las características que conforman un buen sistema de AA más allá de su capacidad de realizar predicciones correctas.
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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.
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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.
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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.
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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.
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¿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…
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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, se presentan las funciones de IA y aprendizaje automático (AA) de Google Cloud, con un enfoque en el desarrollo de proyectos de IA generativa y predictiva. Se exploran las diversas tecnologías, productos y herramientas disponibles durante el ciclo de vida desde los datos hasta la IA, y se trabaja con ejercicios interactivos para que los científicos de datos, ingenieros de AA y desarrolladores de IA puedan enriquecer su experiencia.
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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.
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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 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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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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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 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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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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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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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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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 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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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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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 abarca las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.
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En Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine: cargas de trabajo, te embarcarás en un recorrido completo sobre el desarrollo de aplicaciones nativas de la nube. Durante la experiencia de aprendizaje, explorarás las operaciones de Kubernetes, la administración de implementaciones, las herramientas de redes de GKE y el almacenamiento persistente.
Este es el primer curso de la serie Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine. Después de completarlo, inscríbete en el curso Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine: Producción.
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En el curso, “Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine:
conceptos básicos”, obtendrá información sobre el diseño y los principios de
Google Cloud, además de una introducción a la creación y administración de
contenedores de software y a la arquitectura de Kubernetes.
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En este curso, los estudiantes aprenderán a crear soluciones altamente confiables y eficientes en Google Cloud usando patrones de diseño comprobados. Es la continuación de los cursos Diseño de arquitecturas con Google Compute Engine o Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine. Se presupone que los equipos tienen experiencia práctica con las tecnologías que se abordan en cualquiera de esos cursos. A través de una serie de presentaciones, actividades de diseño y labs prácticos, los participantes aprenderán a definir y equilibrar los requisitos comerciales y técnicos para diseñar implementaciones de Google Cloud altamente confiables y disponibles, así como seguras y rentables.
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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.
Migrate to Containers using the Migration Assessment Tool
Earned may 22, 2025 EDT
Oracle to BigQuery Migration
Earned may 21, 2025 EDT
Oracle to Cloud Spanner
Earned may 18, 2025 EDT
Planning for a Google Workspace Deployment - Español
Earned may 18, 2025 EDT
Inside Track: Looker Multistage Development Framework
Earned may 10, 2025 EDT
Moderniza infraestructura y aplicaciones con Google Cloud
Earned may 10, 2025 EDT
High performance feature engineering for predictive and generative AI projects
Earned may 10, 2025 EDT
Innovating with Data and Google Cloud
Earned may 3, 2025 EDT
Introduction to Digital Transformation with Google Cloud
Earned may 3, 2025 EDT
Generative AI for Document Processing
Earned may 3, 2025 EDT
Modernization of Applications using Openshift on Google Cloud
Earned may 2, 2025 EDT
New Generative AI features in App Development
Earned may 2, 2025 EDT
Build Generative AI powered applications
Earned may 2, 2025 EDT
Data Warehousing for Partners: Enable Google Cloud Customers
Earned abr 29, 2025 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned abr 27, 2025 EDT
On-Premises VMware to Compute Engine
Earned abr 25, 2025 EDT
Partner Pre-Sales Readiness Training
Earned abr 25, 2025 EDT
Partner Sales Readiness Training
Earned abr 25, 2025 EDT
Upgrading your skills to work with Generative AI
Earned abr 25, 2025 EDT
Enterprise Readiness in Generative AI
Earned abr 23, 2025 EDT
Redshift to BigQuery
Earned abr 19, 2025 EDT
Database Summit 2022
Earned abr 18, 2025 EDT
Cloud Foundations: Customer Onboarding Best Practices
Earned abr 16, 2025 EDT
Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
Earned abr 14, 2025 EDT
Inside Track: Authoring and Connectors in Google Apigee Integration
Earned abr 11, 2025 EDT
Inside Track: Cloud Network Operations: Network Monitoring and Troubleshooting
Earned abr 10, 2025 EDT
Inside Track: Dataflow Advanced
Earned abr 10, 2025 EDT
Introduction to Google Distributed Cloud air-gapped
Earned abr 8, 2025 EDT
Confianza y seguridad con Google Cloud
Earned abr 4, 2025 EDT
Inside Track: SQL Server - Advanced
Earned abr 3, 2025 EDT
Inside Track: Certificate Authority Service
Earned abr 3, 2025 EDT
Analytics for SAP on Google Cloud
Earned abr 3, 2025 EDT
SecOps on GDC for Tier 3 Analysts
Earned mar 28, 2025 EDT
Technology + Beyond the UI
Earned mar 27, 2025 EDT
Extends to Keep LookML DRY
Earned mar 18, 2025 EDT
Table Calculations, Pivots, and Visualizations
Earned mar 10, 2025 EDT
Elastic Cloud Infrastructure: Scaling and Automation
Earned mar 2, 2025 EST
Introduction to SecOps on GDC
Earned feb 15, 2025 EST
AI Services and GDC Deployments and Operations
Earned feb 4, 2025 EST
Compute, Network, and Storage Services Configuration in GDC
Earned feb 2, 2025 EST
L300 Google Distributed Cloud air-gapped
Earned ene 27, 2025 EST
GDC Platform Introduction
Earned ene 3, 2025 EST
L200 Google Distributed Cloud air-gapped
Earned dic 19, 2024 EST
L200 Google Distributed Cloud Connected
Earned dic 14, 2024 EST
Innova con la Inteligencia Artificial de Google Cloud
Earned dic 12, 2024 EST
Generative AI in App Integration
Earned dic 12, 2024 EST
Gemini en Presentaciones de Google
Earned dic 11, 2024 EST
Building AI with Colab Enterprise
Earned dic 10, 2024 EST
Inside Track: DORA
Earned dic 10, 2024 EST
Accelerating Generative AI pipelines with GPUs and TPUs
Earned dic 9, 2024 EST
Experimenting and Evaluating your Gen AI models
Earned dic 8, 2024 EST
Operationalizing large scale machine learning (ML) on Cloud TPUs with Google Kubernetes Engine (GKE)
Earned dic 8, 2024 EST
Google Cloud: Prompt Engineering Guide
Earned dic 7, 2024 EST
Guía de estudio para obtener la certificación de Ingeniero profesional de aprendizaje automático
Earned dic 6, 2024 EST
Introduction to Security in the World of AI
Earned dic 6, 2024 EST
Introduction to Reliable Deep Learning
Earned dic 5, 2024 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Administra atributos
Earned nov 23, 2024 EST
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Operaciones
Earned nov 15, 2024 EST
Redes en Google Cloud: arquitectura de redes
Earned nov 12, 2024 EST
Redes en Google Cloud: enrutamiento y direccionamiento
Earned nov 11, 2024 EST
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud
Earned oct 28, 2024 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud
Earned oct 22, 2024 EDT
Introducción al análisis de datos en Google Cloud
Earned oct 7, 2024 EDT
Enterprise Search on Generative AI App Builder
Earned sep 28, 2024 EDT
Google Security Operations - SIEM Rules
Earned sep 3, 2024 EDT
Google Security Operations - SOAR Analyst
Earned ago 26, 2024 EDT
Security Practices with Google Security Operations - SIEM
Earned ago 13, 2024 EDT
Google Security Operations - SOAR Developer
Earned ago 12, 2024 EDT
Unlocking the Power of Google Cloud Generative AI for Partners
Earned ago 3, 2024 EDT
Selling the Platform & Building Client Trust
Earned ago 3, 2024 EDT
Google Cloud Generative AI Trailblazer
Earned ago 3, 2024 EDT
Google Security Operations - Deep Dive
Earned jul 27, 2024 EDT
Google Security Operations - Fundamentals
Earned jul 25, 2024 EDT
[DEPRECATED] SOAR Fundamentals
Earned jul 17, 2024 EDT
Mandiant Fundamentals
Earned jul 17, 2024 EDT
Chronicle SIEM Fundamentals
Earned jul 17, 2024 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
Earned jul 12, 2024 EDT
Google API products: A key to modern application development
Earned jul 3, 2024 EDT
Introducción al AA: procesamiento de lenguaje
Earned jul 3, 2024 EDT
VM Migration for Partners
Earned jul 2, 2024 EDT
Managing Change when Moving to Google Cloud
Earned jul 2, 2024 EDT
Rapid Migration & Modernization Program
Earned jun 26, 2024 EDT
Administración de la seguridad en Google Cloud
Earned jun 20, 2024 EDT
Prepárate para tu recorrido como Professional Cloud Security Engineer
Earned jun 11, 2024 EDT
Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos
Earned jun 5, 2024 EDT
Custom Search with Embeddings in Vertex AI
Earned may 28, 2024 EDT
Introduction to Gemini Enterprise for Customer Experience and Conversational Agents
Earned may 21, 2024 EDT
Desarrolla una cultura de SRE de Google
Earned may 20, 2024 EDT
Gemini para el SDLC de extremo a extremo
Earned may 12, 2024 EDT
Improving developer velocity with Gemini Code Assist
Earned may 10, 2024 EDT
Gemini para analistas y científicos de datos
Earned may 3, 2024 EDT
Gemini para ingenieros de seguridad
Earned may 2, 2024 EDT
Gemini para ingenieros DevOps
Earned abr 20, 2024 EDT
Gemini para ingenieros de redes
Earned abr 19, 2024 EDT
Gemini para desarrolladores de aplicaciones
Earned abr 18, 2024 EDT
Gemini para Cloud Architects
Earned abr 15, 2024 EDT
Building Gen AI Apps with Vertex AI: Prompting and Tuning
Earned abr 13, 2024 EDT
Modernizing Mainframe Applications with Google Cloud
Earned abr 8, 2024 EDT
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