Explorando Google Cloud Platform para big data e IA

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¿Qué servicios de Big Data ofrece Google Cloud?

Explorar los servicios de Google Cloud relacionados con Big Data e inteligencia artificial es esencial para cualquier profesional interesado en estas áreas. Google Cloud no solo ofrece herramientas robustas y escalables, sino también servicios versátiles que facilitan la gestión de grandes volúmenes de datos y la implementación de modelos avanzados. Aquí discutimos algunos de los servicios más relevantes.

¿Cómo funciona BigQuery?

BigQuery es un servicio serverless totalmente escalable, diseñado para manejar petabytes de información. La característica más destacada de BigQuery es su capacidad de separar el cómputo del almacenamiento, lo cual optimiza los costos y mejora la eficiencia. Este servicio es especialmente útil para ejecutar análisis de grandes volúmenes de datos sin necesidad de gestionar la infraestructura subyacente. Google también ofrece conjuntos de datos públicos que puedes utilizar para practicar y mejorar tus habilidades.

¿Qué es PubSub y cómo se utiliza?

PubSub es un servicio que opera mediante tópicos para conectar diferentes fuentes de información en tiempo real. Permite recibir y procesar datos en tiempo real antes de enviarlos a otras plataformas, como BigQuery, para su análisis. También se puede integrar con Dataflow para realizar tareas de filtrado y ordenamiento de datos, asegurando un flujo organizado y eficiente.

¿Qué ofrece Dataflow?

Dataflow es una herramienta poderosa que facilita la extracción, transformación y carga de datos, operando tanto en modo batch como en tiempo real. Los jobs, que son las unidades de trabajo en Dataflow, pueden configurarse usando plantillas predefinidas para facilitar distintas integraciones, como mover datos desde PubSub a BigQuery o desde archivos de tipo avro o parquet a Cloud Storage.

¿Cómo manejar la metadata con Data Catalog?

Data Catalog es esencial para administrar la metadata de una organización. Este servicio permite catalogar y buscar la metadata generada desde los procesos de ingesta hasta el almacenamiento en repositorios de datos. Facilita la gestión de grandes volúmenes de metadata, asegurando que los usuarios dentro de una organización puedan localizar y entender la data que poseen en sus datos almacenados en Google Cloud.

¿Qué servicios de inteligencia artificial ofrece Google Cloud?

Google Cloud ofrece herramientas impresionantes para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial. Estos servicios son diseñados para ser integrales y flexibles, permitiendo abordar diversos casos de uso y facilitando la inteligencia artificial para todas las necesidades empresariales.

¿Qué es Vertex AI?

Vertex AI proporciona un ecosistema integral para el desarrollo de modelos de inteligencia artificial, desde la creación de datasets y la ingesta de datos hasta el entrenamiento y despliegue de modelos. Ofrece opciones tanto asistidas a través de AutoML Tables como programáticas mediante Jupyter Notebooks. Esta flexibilidad permite a los data scientists y desarrolladores trabajar de manera eficiente en sus proyectos.

¿Cómo funciona el servicio Vision?

El servicio Vision de Google Cloud está diseñado para la detección y reconocimiento de elementos en imágenes y videos. Durante las pruebas prácticas, se puede utilizar para etiquetar elementos específicos como cascos de seguridad en un entorno de construcción, empleando AutoML Vision. El uso de esta herramienta permite entrenar modelos y realizar pruebas de manera intuitiva y eficiente.

¿Por qué usar el servicio de speech to text?

Este servicio es fundamental para convertir audio en texto, permitiendo a las empresas analizar y extraer insights de grandes volúmenes de llamadas. Integra análisis de lenguaje natural para separar contenido del cliente y del agente, mejorando la gestión de comunicaciones, especialmente en contextos de contact centers.

¿Qué es el servicio Natural Language y cómo se aplica?

El servicio Natural Language permite analizar texto para extraer sentimientos y entidades, haciendo uso del análisis semántico. Este servicio es versátil al trabajar con texto de diversas fuentes como correos electrónicos, documentos, contratos y transcripciones de audio. En combinación con otros servicios, como speech to text, puede proporcionar una visión integral de las interacciones textuales.

Explorar estos servicios puede abrir nuevas puertas para innovar y mejorar la gestión de datos en proyectos de Big Data e inteligencia artificial. Atrévete a experimentar con estas herramientas que Google Cloud pone al alcance de todos y sigue formándote para avanzar en tus proyectos.

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EXPLORANDO G.C.P. PARA BIG DATA

  • Big Query:
    Es un servicio serverless totalmente escalable que permite trabajar con petabytes de información y lo más importante permite separar el cómputo del procesamiento.

  • Pub-Sub:
    Permite trabajar a través de tópicos, esos tópicos permiten conectarnos con distintas fuentes de información y obtener éstos elementos en tiempo real. Éstos elementos pueden llevarse hasta un DataFlow para poder hacer filtrado, poder hacer ordenamiento de éstos registros y luego cargarlos en Big Query.

  • DataFlow:
    Es un servicio de extracción, transformación y carga de datos que puede funcionar tanto Batch como Near Real Time. Éste servicio permite trabajar en base a jobs y éstos pueden ser a través de un Template y ya vienen pre configurados distintos Templates.

  • Data Catalog:
    Es un servicio totalmente escalable que permite administrar la metadata que tu tienes en tu organización. Ésta metadata recuerda que se genera desde los procesos de ingesta hasta los repositorios de datos, por lo tanto es bastante útil que puedas conectar tus sistemas y poder almacenar ésta data para que distintos usuarios dentro de tu organización puedan conocer cual es la información que tienes cargado en Google Cloud.

  • Vertex AI:
    Almacena todas las funcionalidades para poder hacer y crear Datasets, hacer ingesta, hacer entrenamiento, deployement de éstos modelos de una forma asistida con AutoML Tables o de una forma programática con Jupyter Notebook. Éstas dos opciones están disponibles en Vertex AI.

  • Vision:
    Nos permite resolver una serie de casos de uso enfocados en la detección tanto de video como de imégenes para detectar elementos.

  • Document AI:
    Permite tomar información no estructurada desde distintos formularios, PDF, correo electrónico, y poder extraer ésta información para poder procesarla de una forma ordenada y encontrar insight de éstos textos.

  • Speech to Text:
    Permite resolver casos de uso donde tengo audio, y ese audio necesito hacer una transcripción a texto para después analizarlo con los servicios de lenguaje natural.

  • Natural Lenguage:
    Permite analizar, extraer sentimientos, extraer entidades y todo eso gracias al análisis semántico de información de texto.

ESPERO PUEDAN REPASAR LA CLASE CON MÁS FACILIDAD. GRACIAS.

Algo como esto sería el esquema de la solución que el profesor plantea.

Algo así entiendo que es el camino para que la información sea analizada.

El peor curso de toda la historia de Platzi.

Hay que pagar para usar? Sera un curso teorico entonces xD

Es impresionante la cantidad de servicios que tiene Google Cloud, nunca me imagine que tuviera tantas herramientas para DS, ML, AI.

Mucho por aprender.

Google Cloud Platform para Big Data e Inteligencia Artificial. GCP ofrece una plataforma completa y escalable que te permite gestionar, procesar, analizar y obtener insights valiosos a partir de tus datos, así como desarrollar aplicaciones de IA y machine learning de manera eficiente y rentable.