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Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features
- IntermedioNivel de habilidad
- 5
- 3 revisiones
Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
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Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
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Aprende a crear gráficos animados y vistas vinculadas íntegramente en R con plotly.
Visualización de datos
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This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
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This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
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Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
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This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
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Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
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Aprende a crear modelos sencillos de respuesta del mercado para aumentar la eficacia de tus planes de marketing.
Probabilidad y estadística
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The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
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This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
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It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
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Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
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Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
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You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
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You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.
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With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
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It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
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A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
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Aprende a predecir las etiquetas de los nodos en las redes utilizando el aprendizaje de redes y extrayendo características descriptivas de la red.
Probabilidad y estadística
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Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
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This course introduces you to the core features and functionalities of Gemini Code Assist, an AI-powered app development collaborator for Google Cloud.
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Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
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In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, and more in an interactive capstone project.
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Use Agent Search on Gemini Enterprise Agent Platform to provide your website users a generative search experience.
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This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices.
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Bored of pouring over expenses to figure out which ones violate policy? No longer! Use Claude Cowork to produce fast and clear expense violation reports.
Inteligencia artificial
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Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
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Staring at your inbound leads and unsure where to start? Use Claude Cowork to score your leads and build a high-quality, prioritized shortlist.
Inteligencia artificial
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Want to spend more time coding and less time doing admin? Automate support briefs for the rollout of new features with Claude Cowork.
Inteligencia artificial
La ciencia de datos es un área de especialización centrada en la obtención de información a partir de los datos. Mediante el uso de habilidades de programación, métodos científicos y algoritmos, entre otros, los científicos de datos analizan la información para generar conclusiones prácticas.
Tendrás que aprender un lenguaje de programación como Python o R y dominar los principios de las matemáticas y la estadística. También es esencial conocer los métodos de análisis de datos y las herramientas de ciencia de datos. Hay muchas formas de aprender esta disciplina: además de la formación reglada, como una carrera o estudios universitarios, existen muchos otros recursos que te permiten aprender a tu ritmo. Aparte de los cursos online y los tutoriales, tienes a tu disposición libros, vídeos y mucho más.
Además de conocimientos de matemáticas y estadística, los científicos de datos necesitan habilidades de programación en lenguajes como Python, R y SQL. Asimismo, la ciencia de datos requiere capacidad para trabajar con grandes conjuntos de datos, conocimientos de visualización de datos, preparación de datos y gestión de bases de datos. También resulta muy útil contar con competencias en machine learning y aprendizaje profundo.
En el ámbito profesional, casi cualquier sector puede utilizar la ciencia de datos en cierta medida. Las organizaciones sanitarias la emplean para detectar y curar enfermedades, mientras que las empresas financieras la usan para detectar y prevenir el fraude. Todo tipo de sectores aplican la ciencia de datos al marketing, por ejemplo, para crear sistemas de recomendación y analizar la pérdida de clientes.
Sí, la ciencia de datos se encuentra entre los sectores de más rápido crecimiento en los EE. UU. y en todo el mundo. También es una de las carreras mejor pagadas que existen. Según datos de Payscale, los científicos de datos con experiencia ganan una media de 97 609 USD y tienen un índice de satisfacción de cuatro estrellas sobre cinco en Estados Unidos.
Hay algunos aspectos a considerar. En primer lugar, el acceso a las titulaciones en ciencias de datos puede ser competitivo, ya que a menudo exigen altas calificaciones constantes. Asimismo, muchas de las habilidades requeridas para la ciencia de datos requieren mucho estudio y paciencia. Dominar todos los fundamentos necesarios puede llevar varios meses, así como mucha experiencia práctica para conseguir un puesto de nivel inicial.
Sí, necesitarás algo de experiencia en programación en lenguajes como Python, R, SQL, Java y C/C++. Sin embargo, debido a su sintaxis relativamente simple, Python suele ser el lenguaje de programación preferido entre los principiantes.
Para una persona sin experiencia previa en programación ni formación matemática, normalmente se necesitan de 7 a 12 meses de estudios intensivos para alcanzar el nivel de un científico de datos principiante. Sin embargo, es importante recordar que aprender solo los fundamentos teóricos de la ciencia de datos puede no convertirte en un verdadero científico de datos.
Una vez que domines los fundamentos de la ciencia de datos, podrás especializarte en una variedad de áreas, incluido el machine learning, la inteligencia artificial, el análisis de big data, el análisis e inteligencia empresarial, la minería de datos y más.
Progresa desde cualquier dispositivo móvil con nuestros cursos y desafíos de programación diarios de 5 minutos.