Retail Store en Google Cloud Platform

1

Google Cloud para Retail: Optimización y Modernización en E-commerce

2

MLOps: Integración y Operacionalización en Ciencia de Datos Retail

3

Arquitectura de Alto Nivel para Aplicaciones en la Nube

4

Desarrollo de Aplicaciones con Firebase y Vue: Configuración Inicial

5

Firebase: Autenticación y Seguridad en Aplicaciones Web

6

Instalación y Configuración de Google Cloud y Firebase para Apps

7

Medición de Interacciones con Google Tag Manager y Analytics

8

Configuración de Google Tag Manager y Google Analytics

9

Tageo Avanzado con Google Tag Manager para Customer Lifetime Value

10

Uso estratégico del Customer Lifetime Value (CLV)

11

Integración de Servicios y APIs en Arquitecturas Modernas

Exposición de servicios con Apigee

12

Integración de APIs en Tiendas en Línea

13

Fundamentos y Creación de APIs con APIG de Google Cloud

14

Creación y Gestión de APIs con APIG

15

Creación de API Proxy con APIG y OpenAPI Specification

16

Creación y Gestión de API Products y Developer Apps

17

Creación y gestión de portales para desarrolladores con APIG

18

Configuración de Portales para Desarrolladores en APIG

19

Buenas prácticas para desarrollar APIs eficaces

Generación de modelos AI/ML

20

Datos Estructurados en Machine Learning para Marketing

21

Modelos de Forecasting y Customer Lifetime Value con BigQuery

22

Integración de BigQuery con Jupyter para Análisis de Datos

23

Cuándo usar AutoML Tables vs BigQuery ML en Machine Learning

24

Entrenamiento de Modelos de Machine Learning con BigQuery ML

25

Entrenamiento y Evaluación de Modelos con BigQuery ML y Jupyter

26

Exportación de Modelos en BigQuery ML: Métodos y Consideraciones

27

Exportación de Modelos de Machine Learning a Cloud Storage

Consumo de servicios de AI/ML

28

Despliegue de Modelos Machine Learning en Google Cloud Run

29

Introducción a Kubernetes y su Uso en la Orquestación de Contenedores

30

Implementación de Modelos de Machine Learning con BigQuery API

31

Almacenamiento de Predicciones con Google Cloud Storage y BigQuery

32

Implementación de Modelos ML en BigQuery y Almacenamiento en GCS

33

Despliegue Continuo con Google Cloud: Herramientas y Estrategias

34

Despliegue Continuo en Google Cloud con Cloud Run y Docker

35

Configuración de Escalamiento en Google Cloud Run

36

Control de Autenticación y Autorización en Google Cloud Run

Google Marketing Platform

37

Google Cloud Platform para Estrategias de Marketing Digital

38

Integración de Google Analytics con BigQuery para Segmentación Avanzada

39

Análisis de Datos con SQL y Modelos K-Means en Google Analytics

40

Creación y Evaluación de Modelos en BigQuery con Datos de Google Analytics

41

Segmentación de Audiencias en BigQuery y Predicciones de Compra

42

Integración de Audiencias en Google Marketing Platform

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Integración de APIs en Tiendas en Línea

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Recursos

¿Cómo encajan las APIs en la arquitectura de una tienda en línea?

Las APIs son el puente crucial entre el legado y la modernidad en el desarrollo de aplicaciones. En el contexto de una tienda en línea, las APIs permiten la integración con sistemas empresariales existentes, proporcionándonos una forma de reutilizar tecnologías antiguas. Esta es una práctica común al trabajar con aplicaciones que ya tienen una estructura sólida pero requieren comunicación con nuevas interfaces.

¿Cómo se utiliza APIG para exponer servicios existentes?

El uso de APIG para exponer servicios existentes permite mantener la seguridad y eficiencia al no revelar directamente los activos subyacentes. Un caso práctico presentado es la conexión con App Engine, que a su vez accede a un data store donde se aloja un catálogo de productos. La aplicación recupera información de estos productos usando APIs, evitando exponer el Data Store directamente.

  1. Conexión directa a App Engine:

    • La aplicación se conecta al Data Store y extrae datos.
    • Uso de PostMan para enviar headers y body, recuperando detalles como SKU y descripción del producto.
  2. Llamada a través de APIG:

    • Se crea una capa de API frente a la aplicación existente.
    • Permite el acceso a los mismos datos sin exponer directamente la infraestructura subyacente.

¿Cómo se personalizan las recomendaciones usando APIs y Firestore?

Una aplicación de tienda en línea se beneficia al ofrecer sugerencias personalizadas a sus usuarios. Las APIs integradas con Firestore pueden organizar y resaltar productos para ofrecer una experiencia de compra personalizada.

  1. Datos en Firestore:

    • La colección de datos contiene recomendaciones personalizadas basadas en hábitos de compra.
    • Los productos se agrupan por usuario, identificando artículos frecuentemente comprados.
  2. Integración y desarrollo de APIs:

    • Uso de extensiones en APIG para conectar recursos de Google Cloud.
    • Configuración de proxies que administran las conexiones hacia las tablas de recomendaciones.
  3. Uso de JavaScript para análisis de datos:

    • Comparación de respuestas del catálogo de productos y recomendaciones.
    • Identificación de productos populares para añadir un atributo que resalte el interés del usuario.
  4. Visualización en PostMan:

    • Invocación de la API Hipster Products mostrando productos con bandera "featured" en el catálogo.
    • Permite destacarlos para el usuario al iniciar sesión, mejorando la experiencia de compra.

Este enfoque no solo mejora la experiencia de usuario, sino que también optimiza la eficiencia operativa de la tienda al mantener la infraestructura subyacente protegida y maximizar su utilidad. Así, puedes usar estas técnicas para implementar soluciones personalizadas y robustas para cualquier tienda en línea. Con estos conocimientos, estarás bien encaminado para desarrollar y modernizar tus aplicaciones con servicios de terceros de manera experta.

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Saludos, una pregunta, ApiGee entonces hace que no necesite de un servidor para un request, si no mediante extensiones me conecto y obtengo datos? Si tengo los datos en una base de datos, entonces me convendríá no usar ApiGee? Ya que haríá muchos enlaces?

Interesante caso