Aprende machine learning con Google Cloud y experimenta de principio a fin con Vertex AI, BigQuery ML y TensorFlow.
Certificado del Programa
Los usuarios que se suscriban a este curso, tienen la oportunidad de obtener un Certificado de estudios con validez SEP , verificable, imprimible y descargable (PDF) .
Para Obtener tu certificado SEP deberás presentar tu certificado de finalización de coursera. Tu membresía tiene incluida la emisión de 1 Certificado para el curso que elijas.
Si quieres cursar otro programa con certificado este tiene un costo de emisión de MXN $1,950
-
-
- Introducción al curso 00:03:31
- Un caso práctico 00:05:32
- IA en Google Cloud 00:05:02
- Infraestructura de IA 00:06:37
- Modelos de IA 00:06:05
- BigQuery ML 00:06:13
- Acceder a los laboratorios y completarlos 00:15:00
- Laboratorio: Predecir las compras de los visitantes con BigQuery ML 01:00:00
- Resumen 00:02:46
- Lectura 00:10:00
- Cuestionario. 00:20:00
- Opciones de desarrollo de la IA 00:05:03
- Vértice AI 00:04:17
- AutoML 00:05:09
- API preentrenadas 00:03:55
- Formación a medida 00:05:38
- Introducción al laboratorio 00:04:35
- Laboratorio: Análisis de entidades y sentimientos con API de lenguaje natural 00:45:00
- Resumen 00:01:20
- Cuestionario. 00:20:00
- Lectura 00:10:00
- Resumen del curso 00:08:50
- Lectura 00:10:00
- Recursos del curso 00:10:00
- Introducción 00:00:41
- Introducción 00:00:22
- Un resumen de ML 00:02:56
- Formación en grandes conjuntos de datos con la API tf.data 00:03:38
- Trabajar en memoria y con archivos 00:03:42
- Preparar los datos para el entrenamiento del modelo 00:06:00
- Incrustaciones 00:08:39
- Introducción al laboratorio: API de conjuntos de datos TensorFlow 00:00:27
- Acceder a los laboratorios y completarlos 00:15:00
- Laboratorio: API de conjuntos de datos TensorFlow 02:00:00
- Escalado del procesamiento de datos con capas de preprocesamiento tf.data y Keras 00:10:11
- Introducción al laboratorio: Clasificación de datos estructurados mediante capas de preprocesamiento de Keras 00:00:31
- Laboratorio: Clasificación de datos estructurados mediante capas de preprocesamiento de Keras 02:00:00
- Diseñar y construir la canalización de datos de entrada 00:20:00
- Recursos: Diseñar y construir una tubería de datos de entrada TensorFlow 00:10:00
- Introducción 00:00:18
- Formación a escala con Vertex IA 00:06:03
- Introducción al laboratorio: Formación a escala con el servicio de formación en IA de Vertex 00:00:39
- Laboratorio: Formación a escala con el servicio de formación en IA de Vertex 02:00:00
- Formación a escala con Vertex IA 00:20:00
- Recursos: Formación a escala con Vertex IA 00:10:00
- Introducción 00:00:30
- Ventajas de la Feature Store 00:04:36
- Terminología y conceptos de Feature Store 00:06:22
- El modelo de datos de Feature Store 00:01:24
- Creación de un almacén de características 00:09:32
- Características del servicio: Por lotes y en línea 00:05:33
- Introducción a Vertex AI Feature Store 00:20:00
- Recursos: Introducción al almacén de funciones Vertex AI 00:10:00
- Introducción 00:00:16
- Aprendizaje automático frente a estadística 00:03:05
- Ingeniería básica de características 00:05:26
- Introducción al laboratorio: Realización de ingeniería básica de características en BigQuery ML 00:00:33
- Acceder a los laboratorios y completarlos 00:15:00
- Laboratorio: Realización de ingeniería básica de características en BigQuery ML 01:00:00
- Ingeniería de rasgos avanzada: Cruces de características 00:05:31
- Funciones de bucketización y transformación 00:02:42
- Predecir los precios de la vivienda 00:06:45
- Estimar la tarifa del taxi 00:02:54
- Características temporales y de geolocalización 00:05:45
- Introducción al laboratorio: Realización de Ingeniería de características básicas en Keras 00:00:30
- Laboratorio: Realización de Ingeniería de características básicas en Keras 00:30:00
- Introducción al laboratorio: Ingeniería avanzada de características en Keras 00:00:29
- Laboratorio: Ingeniería avanzada de características en Keras 01:30:00
- Ingeniería de funciones 00:20:00
- Recursos: Ingeniería de características 00:10:00
- Introducción 00:00:11
- ¿Qué es una cruz de características? 00:02:15
- Discretización 00:00:50
- Introducción al laboratorio: TensorFlow Playground: Utilizar cruces de características para crear un buen clasificador 00:00:26
- Introducción al laboratorio: TensorFlow Playground: Demasiado de algo bueno 00:00:31
- Cruces de características – TensorFlow Playground 00:20:00
- Recursos: Cruces de características – TensorFlow Playground 00:10:00
- Resumen 00:10:00
- Recurso: Todas las preguntas del cuestionario 00:10:00
- Recursos: Todas las lecturas 00:10:00
- Recursos: Todas las diapositivas 00:10:00
- Introducción al curso 00:01:35
- Introducción 00:00:17
- Tienda de artículos 00:07:13
- Catálogo de datos 00:02:40
- Dataplex 00:04:54
- Centro de análisis 00:04:10
- Opciones de Preprocesamiento de datos 00:03:22
- Preparación de datos 00:06:00
- Introducción al laboratorio: Exploración y creación de una canalización de análisis de comercio electrónico con Dataprep 00:00:12
- Coursera: Introducción a Google Cloud y Qwiklabs 00:04:56
- Laboratorio: Exploración y creación de una canalización de análisis de comercio electrónico con Cloud Dataprep 01:00:00
- Los datos en la empresa 00:20:00
- Recursos: Los datos en la empresa 00:10:00
- Introducción 00:00:12
- Vértice IA Vizier ajuste de hiperparámetros 00:16:30
- Introducción al laboratorio: IA de vértices: ajuste de hiperparámetros 00:00:22
- Laboratorio: Vértice IA: Ajuste de hiperparámetros 02:30:00
- Ajuste de hiperparámetros de Vertex Vizier 00:20:00
- Recursos: Ajuste de hiperparámetros de Vertex Vizier 00:10:00
- Introducción 00:00:14
- Predicción mediante canales de IA de vértice 00:03:44
- Introducción al laboratorio: Vértice IA Pipelines 00:00:45
- Introducción al laboratorio y recorrido: Canal de IA de vértices 00:20:00
- Laboratorio: Introducción a los conductos de IA de vértice 01:30:00
- Laboratorio: Ejecución de canalizaciones en Vertex IA 2.5 Ilimitado
- Tuberías de IA de vértice 00:20:00
- Recursos: Vértice IA Pipelines 00:10:00
- Resumen 00:20:00
- Recurso: Todas las preguntas del cuestionario 00:10:00
- Recursos: Todas las lecturas 01:10:00
- Recursos: Todas las diapositivas 00:10:00
Comparte esta certificación.
Información del Curso
240 Horas Curriculares
24 Créditos Académicos
Accede por tu Smartphone
Certificado oficial SEP
Aprendizaje especializado
Contenido de la Certificación
Aprende machine learning con Google Cloud y experimenta de principio a fin con Vertex AI, BigQuery ML y TensorFlow.
• ¿Qué es el aprendizaje automático y qué problemas resuelve? Aprende a crear, entrenar y desplegar modelos a escala sin escribir código (AutoML) y cuándo optar por entrenamiento personalizado.
• Construye modelos con Vertex AI AutoML, BigQuery ML (SQL), y trabajos de entrenamiento personalizados en Vertex AI; usa Feature Store y práctica de ingeniería de características e hiper‑parámetros.
• Incorpora mejores prácticas de ML en la empresa y realiza EDA y mejora de calidad de datos.
Lo que aprenderás :
• Usar Vertex AI AutoML y BigQuery ML para crear y desplegar modelos.
• Implementar modelos con Keras/TensorFlow 2.x a escala en Google Cloud.
• Aplicar mejores prácticas de ML en entornos empresariales.
• Realizar EDA y mejorar la calidad de datos.
CURSO 1: Introducción a IA y ML en Google Cloud
– Tecnologías de datos‑a‑IA de Google Cloud; casos de uso y Vertex AI.
CURSO 2: Crear, entrenar y desplegar modelos con Keras en Google Cloud
– Pipelines de datos (tf.data), APIs de Keras y despliegue con Vertex AI.
CURSO 3: Ingeniería de características
– Feature Store, BigQuery ML, tf.Transform y Dataflow/Dataprep.
CURSO 4: ML en la empresa
– Gobierno de datos, AutoML vs. BQML vs. custom, Vizier y monitoreo.
