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Raghavendra V

Miembro desde 2023

Liga de Oro

26220 puntos
Arquitectura de la nube: Diseña, implementa y administra Earned ago 12, 2024 EDT
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal Earned jun 10, 2024 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud Earned may 26, 2024 EDT
Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine Earned may 23, 2024 EDT
Crea un almacén de datos con BigQuery Earned may 23, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español Earned may 19, 2024 EDT
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud Earned nov 6, 2023 EST
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Fundamentos Earned oct 26, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Español Earned oct 25, 2023 EDT
Preparación para el proceso de certificación Professional Data Engineer Earned oct 8, 2023 EDT

Obtén una insignia de habilidad completando el curso Arquitectura de la nube: Diseña, implementa y administra y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: implementar un sitio web de acceso público con servidores web de Apache, configurar una VM de Compute Engine con secuencias de comandos de inicio, configurar el RDP seguro con un host de bastión de Windows y reglas de firewall, compilar y, luego, implementar una imagen de Docker en un clúster de Kubernetes para luego actualizarlo, y crear una instancia de Cloud SQL e importarla a una base de datos de MySQL. Esta insignia de habilidad es un excelente recurso para entender los temas que aparecerán en el examen de certificación Google Cloud Certified Professional Cloud Architect.

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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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Completa la insignia de habilidad introductoria Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: limpiar datos con Dataprep de Trifacta, ejecutar canalizaciones de datos en Dataflow, crear clústeres y ejecutar trabajos de Apache Spark en Dataproc y llamar a APIs de AA, como la API de Cloud Natural Language, la API de Google Cloud Speech-to-Text y la API de Video Intelligence.

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

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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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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 corresponde a la 1ª parte de una serie de 3 cursos llamada Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow. Para comenzar, en el primer curso haremos un repaso de qué es Apache Beam y cómo se relaciona con Dataflow. Luego, hablaremos sobre la visión de Apache Beam y los beneficios que ofrece su framework de portabilidad. Dicho framework hace posible que un desarrollador pueda usar su lenguaje de programación favorito con su backend de ejecución preferido. Después, le mostraremos cómo Dataflow le permite separar el procesamiento y el almacenamiento y, a la vez, ahorrar dinero. También le explicaremos cómo las herramientas de identidad, acceso y administración interactúan con sus canalizaciones de Dataflow. Por último, veremos cómo implementar el modelo de seguridad adecuado en Dataflow según su caso de uso.

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La incorporación del aprendizaje automático en las canalizaciones de datos aumenta la capacidad para extraer estadísticas de los datos. En este curso, veremos formas de incluir el aprendizaje automático en las canalizaciones de datos en Google Cloud. Para una personalización escasa o nula, en el curso se aborda AutoML. Para obtener más capacidades de aprendizaje automático a medida, el curso presenta Notebooks y BigQuery Machine Learning (BigQuery ML). Además, en este curso se aborda cómo llevar a producción soluciones de aprendizaje automático con Vertex AI.

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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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