Retail Store en Google Cloud Platform

1

Lo que aprender√°s sobre GCP para ecommerce

2

Etapas clave y MLOps

3

Arquitectura de alto nivel

4

Tour de la aplicación de retail

5

Backend as a Service y modelo de seguridad

6

Introducción al proyecto

7

Medición de interacciones

8

Setup de Google Tag Manager

9

Etiquetando con Google Tag Manager

10

Etiquetas relevantes para CLV

11

Integración con servicios

Exposición de servicios con Apigee

12

Servicios expuestos con APIs

13

¬ŅQu√© son las APIs?

14

Apigee

15

Creación de tu primer API Proxy en Apigee

16

Administración de APIs con Apigee

17

Creando un portal de desarrolladores

18

Interactuando con el portal de desarrolladores

19

Insights to Actions

Generación de modelos AI/ML

20

Machine Learning con datos estructurados

21

BigQuery para modelos de Forecasting y LTV

22

Bigquery ML - Manos a la Obra

23

Auto ML vs. Bigquery ML

24

Consideraciones para entrenar un modelo en BigQueryML

25

Entrenamiento del modelo en BigQuery ML

26

Cómo exportar modelos hechos en BQML

27

Exportando un modelo hecho con BQML

Consumo de servicios de AI/ML

28

Cómputo Serverless y Contenedores

29

¬ŅQu√© es Kubernetes?

30

Consumo de modelos ML mediante BigQuery API

31

Almacenamiento de predicciones

32

Ejecución de predicciones y persistencia

33

Despliegue continuo con Cloud Run

34

Ejecución de despliegue con Cloud Run

35

Escalamiento de servicios en Cloud Run

36

AuthN y AuthZ con Cloud Run

Google Marketing Platform

37

An√°lisis de las predicciones

38

Segmentamos nuestras Predicciones

39

Caso práctico para definir tu estrategia de activación

40

Generemos nuestros modelos en la plataforma

41

Segmentamos nuestras audiencias en BigQuery

42

Carga tus audiencias y conecta tu medio de activación

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BigQuery para modelos de Forecasting y LTV

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