Markus Baersch
Miembro desde 2020
Miembro desde 2020
Esta es la primera de las dos Quests de labs prácticos derivada de los ejercicios del libro Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, editado por O'Reilly Media, Inc. En esta primera Quest, en el capítulo 8, tiene la oportunidad de practicar todos los aspectos de la transferencia, la preparación, el procesamiento, las consultas, la exploración y la visualización de los conjuntos de datos con las herramientas y los servicios de Google Cloud Platform.
Earn a skill badge by completing the Explore Machine Learning Models with Explainable AI quest, where you will learn how to do the following using Explainable AI: build and deploy a model to an AI platform for serving (prediction), use the What-If Tool with an image recognition model, identify bias in mortgage data using the What-If Tool, and compare models using the What-If Tool to identify potential bias. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge quest and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
En esta misión, aprenderá sobre los cuatro tipos de arquitecturas de sitios web disponibles en Google Cloud para garantizar que su sitio web esté disponible y sea escalable. Complete esta misión, incluido el laboratorio de desafíos al final, para recibir una insignia digital exclusiva de Google Cloud. El laboratorio de desafíos no proporciona pasos prescriptivos, sino que requiere la creación de soluciones con una orientación mínima y pondrá a prueba sus habilidades tecnológicas de Google Cloud. Esta misión se basa en la serie de videos Get Cooking in Cloud.
Esta es la segunda de dos Quests de labs prácticos que provienen de los ejercicios del libro Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, publicado por O'Reilly Media, Inc. En esta segunda Quest, que abarca desde el capítulo 9 hasta el final del libro, ampliará las habilidades practicadas en la primera Quest y ejecutará trabajos completos de aprendizaje automático con herramientas de última generación y conjuntos de datos del mundo real, todo mediante el uso de las herramientas y los servicios de Google Cloud Platform.
¿Macrodatos, aprendizaje automático y datos científicos? Parece la combinación perfecta. En esta Quest de nivel avanzado, obtendrá experiencia práctica en servicios de GCP como Big Query, Dataproc y Tensorflow, aplicándolos a casos prácticos en los que se usan conjuntos de datos científicos de la vida real. Mediante la adquisición de experiencia en tareas como el análisis de datos de terremotos y la agregación de imágenes satelitales, Scientific Data Processing lo ayudará a expandir sus habilidades en macrodatos y aprendizaje automático para que pueda solucionar problemas propios relacionados con un amplio espectro de disciplinas científicas.
No es ningún secreto que el aprendizaje automático es uno de los campos de mayor crecimiento en tecnología, y Google Cloud Platform desempeñó un papel decisivo como impulsor de su desarrollo. Con una gran cantidad de API, GCP cuenta con una herramienta para casi cualquier trabajo de aprendizaje automático. En esta Quest de nivel avanzado, adquirirá experiencia práctica en las API de aprendizaje automático cuando complete los labs Cómo implementar un chatbot de IA con Dialogflow y Cómo detectar etiquetas, rostros y puntos de referencia en imágenes con la API de Cloud Vision, entre otros.
Usar la potencia de procesamiento a gran escala para reconocer patrones y "leer" imágenes es una de las tecnologías fundamentales de la IA, desde vehículos autónomos hasta reconocimiento facial. Google Cloud Platform proporciona velocidad y exactitud de primer nivel mediante sistemas que se pueden usar con tan solo llamar a API. Gracias a esos sistemas y una amplia variedad de otras API, GCP ofrece una herramienta para prácticamente cualquier trabajo de aprendizaje automático. En esta Quest introductoria, obtendrá experiencia práctica en el aprendizaje automático y su aplicación al procesamiento de imágenes. Logrará esto mediante labs que le permitirán etiquetar imágenes y detectar rostros y puntos de referencia, así como extraer, analizar y traducir texto de las imágenes.
No es ningún secreto que el aprendizaje automático es uno de los campos de mayor crecimiento en tecnología, y Google Cloud Platform desempeñó un papel decisivo como impulsor de su desarrollo. Con una gran cantidad de API, GCP cuenta con una herramienta para casi cualquier trabajo de aprendizaje automático. En esta Quest introductoria, adquirirá experiencia práctica con la aplicación del aprendizaje automático en el procesamiento del lenguaje. Para ello, realizará labs que le permitan extraer entidades de un texto y realizar análisis de opiniones y sintácticos, así como utilizar la API Speech to Text para realizar transcripciones.
Los macrodatos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son temas informáticos populares en la actualidad; sin embargo, estos campos son muy especializados y es difícil conseguir material básico. Afortunadamente, GCP ofrece servicios fáciles de usar en estas áreas y Qwiklabs le proporciona esta Quest de nivel básico para que pueda dar sus primeros pasos con herramientas como BigQuery, API de Cloud Speech y Cloud ML Engine. En los videos de 1 minuto, se le explicarán los conceptos clave de cada lab.
En esta Quest de nivel introductorio, se enseña a los desarrolladores de aplicaciones de qué manera el ecosistema de Google Cloud los puede ayudar a compilar aplicaciones nativas de la nube que sean seguras, inteligentes y escalables. Aprenderá a desarrollar y escalar aplicaciones sin tener que configurar una infraestructura, a ejecutar análisis de datos y obtener estadísticas a partir de ellos, y a desarrollar con API de AA previamente entrenadas para aprovechar eventos de aprendizaje automático (si no es experto en ese tipo de tecnología).También experimentará con la integración continua entre varios servicios de Google y API para crear aplicaciones inteligentes.
En esta Quest de labs prácticos, se demuestra cómo integrar los servicios y las herramientas de Google Cloud Platform con aplicaciones de G Suite. Mediante tecnologías de integración, como Apps Script y el entorno de líneas de comando Clasp, creará y publicará aplicaciones web y complementos para productos de G Suite: Hojas de cálculo, Documentos, Formularios y Presentaciones. Con App Maker, compilará una aplicación lista para usar que tendrá una base de datos de Google Cloud SQL, estará integrada con Google Maps y tendrá un diseño responsivo para dispositivos móviles. Contiene otros labs que crean conexiones directas a las fuentes de datos de GCP mediante la API de BigQuery, Hojas de cálculo y Presentaciones para recopilar, analizar y presentar datos.
En esta misión, aprenderá sobre los cuatro tipos de arquitecturas de sitios web disponibles en Google Cloud para garantizar que su sitio web esté disponible y sea escalable. Complete esta misión, incluido el laboratorio de desafíos al final, para recibir una insignia digital exclusiva de Google Cloud. El laboratorio de desafío no proporciona pasos prescriptivos, sino que requiere la creación de soluciones con una orientación mínima y pondrá a prueba sus habilidades tecnológicas de Google Cloud. Esta misión se basa en la serie de videos Get Cooking in Cloud.
Las interfaces de programación de aplicaciones de Google Cloud son el mecanismo que permite interactuar con los servicios de Google Cloud de manera programática. En esta Quest, adquirirá experiencia práctica en varias API de GCP, que aprenderá a utilizar con el Explorador de API de Google, una herramienta que le permite explorar API y ejecutar sus métodos de forma interactiva. Cuando aprenda a transferir datos entre depósitos de Cloud Storage, implementar instancias de Compute Engine, configurar clústeres de Dataproc y mucho más, el Explorador de API le mostrará qué tan útiles son las API y por qué los usuarios con experiencia en GCP las usan de forma casi exclusiva. Inscríbase para participar en esta Quest hoy mismo.
¿Quiere aprender a usar el aprendizaje automático, a familiarizarse con él y a compilar modelos en minutos, en lugar de pasar horas utilizando únicamente SQL? BigQuery Machine Learning es una nueva función de BigQuery en la que los analistas de datos pueden crear, entrenar, evaluar y predecir con modelos de aprendizaje automático y codificación mínima. En esta serie de labs, experimentará con diferentes tipos de modelos y aprenderá cuáles son las características de un buen modelo.
¿Quiere optimizar o compilar su almacén de datos? Aprenda las prácticas recomendadas para extraer, transformar y cargar sus datos en Google Cloud con BigQuery. En esta serie de labs interactivos, creará y optimizará su almacén de datos con una variedad de conjuntos de datos públicos de BigQuery a gran escala. BigQuery es la base de datos estadísticos de Google de bajo costo, NoOps y completamente administrada. Con BigQuery, puede consultar muchos terabytes de datos sin tener que administrar infraestructuras y sin necesitar un administrador de base de datos. BigQuery usa SQL y puede aprovechar el modelo de prepago. BigQuery le permite enfocarse en el análisis de datos para buscar estadísticas valiosas.
Data Catalog es un servicio de administración de metadatos completamente administrado y escalable que permite a las organizaciones descubrir, comprender y administrar todos sus datos con rapidez.En esta Quest, comenzará por aprender actividades básicas como buscar y etiquetar recursos de datos y metadatos con Data Catalog. Una vez que aprenda a crear sus propias plantillas de etiquetado que se mapeen a datos de tablas de BigQuery, descubrirá cómo incorporar MySQL, PostgreSQL y SQL Server a conectores de Data Catalog.
¿Desea convertir sus datos de marketing en estadísticas y compilar paneles? Reúna todos sus datos en un solo lugar para lograr un análisis a gran escala y poder compilar modelos. Aprenda a consultar sus datos y utilice BigQuery para obtener información repetible, escalable y valiosa. BigQuery es la base de datos estadísticos de Google de bajo costo, NoOps y completamente administrada. Con BigQuery, puede consultar muchos terabytes de datos sin tener que administrar infraestructuras y sin necesitar un administrador de base de datos. BigQuery usa SQL y puede aprovechar el modelo de prepago. BigQuery le permite enfocarse en el análisis de datos para buscar estadísticas valiosas.
Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.
Complete the introductory Implement Load Balancing on Compute Engine skill badge to demonstrate skills in the following: writing gcloud commands and using Cloud Shell, creating and deploying virtual machines in Compute Engine, and configuring network and HTTP load balancers. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
En esta Quest de nivel básico, adquirirá experiencia práctica en las herramientas y los servicios fundamentales de Google Cloud Platform. GCP Essentials es la primera Quest recomendada para el estudiante de Google Cloud. Ingresará con poco o ningún conocimiento previo sobre la nube, y saldrá con experiencia práctica que podrá aplicar a su primer proyecto de GCP. Desde la escritura de comandos de Cloud Shell y la implementación de su primera máquina virtual hasta la ejecución de aplicaciones en Kubernetes Engine o mediante el balanceo de cargas, GCP Essentials es una excelente introducción a las funciones básicas de la plataforma. En los videos de 1 minuto, se le explicarán los conceptos clave de cada lab.
¿Desea ampliar sus esfuerzos de análisis de datos sin administrar el hardware de la base de datos? Conozca las mejores prácticas para consultar y obtener información de su almacén de datos con esta serie interactiva de laboratorios BigQuery. BigQuery es totalmente administrado por Google, NoOps, base de datos analíticos de bajo costo. Con BigQuery puedes consultar terabytes y terabytes de datos sin tener ninguna infraestructura para administrar o necesitar un administrador de base de datos. BigQuery usa SQL y puede aprovechar el modelo de pago por uso. BigQuery permite centrarse en analizar los datos para encontrar ideas significativas. Complete esta misión, incluido el laboratorio de desafío al final, para recibir una insignia digital exclusiva de Google Cloud.
Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.