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Miembro desde 2022

Liga de Diamantes

15773 puntos
Deploy an Agent with Agent Development Kit (ADK) Earned oct 29, 2025 EDT
Edit images with Imagen Earned oct 23, 2025 EDT
Generate and Edit Media with Imagen, Gemini, and Veo Earned oct 22, 2025 EDT
Deploy and Evaluate Model Garden Models Earned oct 16, 2025 EDT
Improve Performance by Fine-Tuning Foundation Models Earned oct 14, 2025 EDT
Find, Explore and Deploy Model Garden Models Earned oct 13, 2025 EDT
Deploy a RAG application with vector search in Firestore Earned sep 19, 2025 EDT
Implement Hybrid Search Earned sep 14, 2025 EDT
Implement RAG with Vertex AI Earned sep 14, 2025 EDT
Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery Earned ago 30, 2025 EDT
Extend Gemini with controlled generation and Tool use Earned ago 30, 2025 EDT
Empower Gen AI apps with tool use Earned ago 30, 2025 EDT
Engineer Effective Prompts for Generative Models Earned ago 21, 2025 EDT
Explore Google's Gen AI Models Earned ago 20, 2025 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned nov 3, 2023 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI Earned oct 31, 2023 EDT
Search with AI Applications Earned oct 12, 2023 EDT
Introducción a Vertex AI Studio Earned sep 24, 2023 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes Earned sep 24, 2023 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI Earned ago 3, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals Earned jul 24, 2023 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT Earned jul 21, 2023 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador Earned jul 9, 2023 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud Earned jul 9, 2023 EDT
Mecanismo de atención Earned jul 5, 2023 EDT
Introducción a la generación de imágenes Earned jun 17, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Español Earned jun 17, 2023 EDT
Introducción a la IA responsable Earned jun 17, 2023 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned jun 6, 2023 EDT
Introducción a la IA generativa Earned jun 5, 2023 EDT
Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine Earned oct 11, 2022 EDT
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud Earned oct 11, 2022 EDT
Almacenamiento de registros y supervisión en Google Cloud Earned oct 8, 2022 EDT
Introducción a Google Kubernetes Engine Earned sep 14, 2022 EDT
Infraestructura elástica de Google Cloud: Escalamiento y automatización Earned sep 5, 2022 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: conceptos básicos Earned sep 3, 2022 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: servicios principales Earned ago 18, 2022 EDT
Escala con Google Cloud Operations Earned ago 3, 2022 EDT
Moderniza infraestructura y aplicaciones con Google Cloud Earned ago 2, 2022 EDT
Transformación digital con Google Cloud Earned ago 1, 2022 EDT
Explora la transformación de datos con Google Cloud Earned ago 1, 2022 EDT
Mitigating Security Vulnerabilities on Google Cloud Platform Earned jun 13, 2022 EDT
Implementa los aspectos básicos de seguridad en la nube en Google Cloud Earned jun 9, 2022 EDT
Crea una red de Google Cloud segura Earned jun 8, 2022 EDT
Security Best Practices in Google Cloud - Español Earned jun 1, 2022 EDT
Managing Security in Google Cloud - Español Earned may 26, 2022 EDT
Networking in Google Cloud: Routing and Addressing - Español Earned may 20, 2022 EDT
Networking in Google Cloud: Fundamentals - Español Earned may 14, 2022 EDT
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal Earned abr 28, 2022 EDT

In this challenge lab, you will demonstrate your ability to author agents using Agent Development Kit (ADK), deploy those agents to Agent Engine, and use them from a web app. Complete the challenge lab to earn a Google Cloud skill badge.

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Complete the Edit images with Imagen skill badge to demonstrate your skills with Imagen's mask modes and editing modes to edit images according to certain prompts. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!

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Generate engaging media with Google's foundation models for media. Create new images with Imagen, or edit your existing photos by adding details or outpainting to create a wider view. Replace backgrounds to put your products in new scenes. And learn the basics of generating videos with Veo!

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In this skill bagde, you will demonstrate your ability to use and compare models available in the Vertex AI Model Garden. You'll deploy a model to a Vertex AI Endpoint, query other models via their API, and use Vertex AI's Gen AI evaluation service to measure the performance of multiple models.

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Model tuning is an effective way to customize large models to your tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency. Model tuning provides benefits such as higher quality results for your specific tasks and increased model robustness. You learn some of the tuning options available in Vertex AI and when to use them.

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Model Garden is a model library that helps you discover, test, and deploy models from Google and Google partners. Learn how to explore the available models and select the right ones for your use case. And how to deploy and interact with Model Garden models through the Google Cloud console and APIs.

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This lab tests your ability to develop a real-world Generative AI Q&A solution using a RAG framework. You will use Firestore as a vector database and deploy a Flask app as a user interface to query a food safety knowledge base.

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Learn how to create Hybrid Search applications using Vertex AI Vertex Search to combine semantic searching with keyword search to return results based on both semantic meaning and keyword matching.

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Learn how to build your own Retrieval-Augmented Generation (RAG) solutions for greater control and flexibility than out-of-the-box implementations. Create a custom RAG solution using Vertex AI APIs, vector stores, and the LangChain framework.

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En este curso, se explora una solución de generación mejorada por recuperación (RAG) de BigQuery para mitigar las alucinaciones de la IA. Se presenta un flujo de trabajo de RAG que abarca la creación de embeddings, la búsqueda en un espacio vectorial y la generación de respuestas mejoradas. En el curso, se explican los motivos conceptuales de estos pasos y su implementación práctica con BigQuery. Al final del curso, los alumnos podrán crear una canalización de RAG utilizando BigQuery y modelos de IA generativa como Gemini y modelos de embedding para abordar sus propios casos de uso de alucinaciones de IA.

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Complete the Extend Gemini with controlled generation and Tool use skill badge to demonstrate your proficiency in connecting models to external tools and APIs. This allows models to augment their knowledge, extend their capabilities and interact with external systems to take actions such as sending an email. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!"

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An LLM-based application can process language in a way that resembles thought. But if you want to extend its capabilities to take actions by running other functions you have coded, you will need to use function calling. This can also be referred to as tool use. Additionally, you can give a model the ability to search Google or search a data store of documents to ground its responses. In other words, to base its answers on that information. In this course, you’ll explore these concepts.

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Learn a variety of strategies and techniques to engineer effective prompts for generative models

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Learn how to leverage Gemini multimodal capabilities to process and generate text, images, and audio and to integrate Gemini through APIs to perform tasks such as content creation and summarization.

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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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(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, 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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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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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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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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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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Completa los cursos Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models e Introduction to Responsible AI para obtener una insignia de habilidad. Aprueba el cuestionario final para demostrar que entiendes los conceptos básicos sobre la IA generativa. Una insignia de habilidad es una insignia digital que emite Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma. Para compartir tu insignia de habilidad, establece tu perfil como público y agrega la insignia a tu perfil de redes sociales.

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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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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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Para ganar una insignia de habilidad, completa el curso Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud. Allí aprenderás a crear y conectar una infraestructura de nube centrada en el almacenamiento usando las capacidades básicas de las siguientes tecnologías: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions y Pub/Sub.

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En este curso, se enseñan a los participantes técnicas para supervisar y mejorar el rendimiento de la infraestructura y las aplicaciones en Google Cloud. Con una combinación de presentaciones, demostraciones, labs prácticos y casos de éxito del mundo real, los asistentes adquieren experiencia para supervisar la pila completa, administrar y analizar registros en tiempo real, depurar código en producción, hacer un seguimiento de los cuellos de botella en el rendimiento de las aplicaciones y crear perfiles de uso de CPU y memoria.

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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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En este curso acelerado on demand, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud, con un enfoque en Compute Engine. Mediante una serie de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes pueden explorar y, también, implementar elementos de soluciones, incluidos componentes de infraestructura, como redes, máquinas virtuales y servicios de aplicaciones. Aprenderás a usar Google Cloud mediante la consola y Cloud Shell. También te familiarizarás con la función de un arquitecto de nube, enfoques para el diseño de la infraestructura y la configuración de redes virtuales con una nube privada virtual (VPC), proyectos, redes, subredes, direcciones IP, rutas y reglas de firewall.

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En este curso acelerado a pedido, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud, con un enfoque en Compute Engine. Mediante una serie de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes pueden explorar y, también, implementar elementos de soluciones, incluidos componentes de infraestructura, como redes, sistemas y servicios de aplicaciones. En este curso, también se aborda la implementación de soluciones prácticas, incluidas las claves de encriptación proporcionadas por el cliente, la administración de seguridad y accesos, las cuotas y la facturación, y la supervisión de recursos.

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Organizaciones de todos los tamaños están aprovechando la potencia y flexibilidad de la nube para transformar sus operaciones. Sin embargo, administrar y escalar eficazmente los recursos en la nube puede ser una tarea compleja. En Escala con Google Cloud Operations, se exploran los conceptos fundamentales de las operaciones modernas, la confiabilidad y la resiliencia en la nube, y cómo Google Cloud puede ayudar con esas tareas. 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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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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Existe mucho entusiasmo sobre la tecnología de la nube y la transformación digital, pero también muchas preguntas sin respuesta. Por ejemplo: ¿Qué es la tecnología de la nube? ¿Qué significa transformación digital? ¿De qué manera puede ser útil la tecnología de la nube para la organización? ¿Cómo se puede comenzar? Si te has hecho alguna de esas preguntas, estás en el lugar indicado. En este curso, se proporciona una descripción general de los tipos de oportunidades y desafíos a los que las empresas suelen enfrentarse en su recorrido de transformación digital. Si quieres aprender sobre la tecnología de la nube para sobresalir en tu rol y ayudar a desarrollar el futuro de tu empresa, entonces este curso introductorio sobre transformación digital es para ti. Este curso es parte de la ruta de aprendizaje de Líder digital de Cloud.

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La tecnología de Cloud puede aportar un gran valor a una organización y, si la combinamos con datos, podemos generar aún más valor y crear nuevas experiencias para los clientes.En “Explora la transformación de datos con Google Cloud”, se explora el valor que los datos pueden aportar a una organización y las formas en que Google Cloud puede hacer que estos sean útiles y accesibles.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 gives participants broad study of security controls and techniques on Google Cloud Platform. Through recorded lectures, demonstrations, and hands-on labs, participants explore and deploy the components of a secure GCP solution, including Cloud Identity, the GCP Resource Manager, Cloud IAM, Google Virtual Private Cloud firewalls, Google Cloud Load balancing, Cloud CDN, Cloud Storage access control technologies, Stackdriver, Security Keys, Customer-Supplied Encryption Keys, the Google Data Loss Prevention API, and Cloud Armor.

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Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Implementa los aspectos básicos de seguridad en la nube en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear y asignar roles con Identity and Access Management (IAM); crear y administrar cuentas de servicio; habilitar la conectividad privada en las redes de nube privada virtual (VPC); restringir el acceso a las aplicaciones con Identity-Aware Proxy; administrar claves y datos encriptados con Cloud Key Management Service (KMS) y crear un clúster privado de Kubernetes.

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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Crea una red de Google Cloud segura, en el que aprenderás sobre distintos recursos relacionados con las redes para crear, escalar y proteger tus aplicaciones en Google Cloud.

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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. Mediante conferencias, demostraciones y labs prácticos grabados, los participantes exploran y, luego, implementan los componentes de una solución segura de Google Cloud, incluidas tecnologías de control de acceso de Cloud Storage, llaves de seguridad, Claves de encriptación proporcionadas por el cliente, controles de acceso a la API, alcance, VMs protegidas, encriptación y URLs firmadas. También se aborda la protección de entornos de Kubernetes.

Más información

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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Te damos la bienvenida al segundo curso de la serie Networking in Google Cloud: Routing and Addressing. 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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Networking in Google Cloud es una serie de cursos de 6 partes. Te damos la bienvenida al primero de nuestra serie de seis cursos, Networking in Google Cloud: Fundamentals.  En este curso, se ofrece una descripción general completa de los conceptos de redes esenciales, incluidos los aspectos básicos de las redes, las nubes privadas virtuales (VPC) y el uso compartido de redes de VPC. Además, en el curso se abordan las técnicas de registro y supervisión de red. 

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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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