Conclusiones del Curso de Big Data e Inteligencia Artificial

Curso de Big Data y Machine Learning con Google Cloud Platform

Contenido del curso

Manejo de Big Data

Herramientas de inteligencia artificial

Proyecto: Clon de Google Photos (Parte 4 de 4)

Tomar examen

Cursos Empresas Blog Live Conf Eventos Precios

0:004:33

Conclusiones del Curso de Big Data e Inteligencia Artificial

Curso de Big Data y Machine Learning con Google Cloud Platform

Clase 16 de 19

Clase 16 / 19

Comentarios (11)11 comentarios

Jeffersson Muñoz Torres

Hace 5 años

Un curso de como llevar los presupuestos, porque con tantas herramientas uno se quedaría endeudado 3 vidas al menos😅 . Ha sido genial todos los cursos ! Gracias Google! Gracias Platzi! 💚

Eduardo Reyes

Hace 4 años

Justo tengo ese problema, mi cuenta en billing dice que llevo 0 pesos gastados, pero me aparece un anuncio diciendo que ya gasté 2k créditos de 6k XDDD

Alan Hurtarte

Hace 5 años

Sería genial un curso del pipeline completo de ML, personalizando, auto escalable, y uso real.

Nestor Mamani

Hace 5 años

Fue interesante aprender cómo se hace modelos de ML con GCP sin código. Además me gustaría un curso de MLOps con GCP 😀

Luis Alejandro Rojas Gonzàlez

Hace 5 años

Excelente presentaciòn, muy buen contenido, làstima no haber tenido herramientas como èstas en mis èpocas de analista y programador de ibm, hace 40 años. Agradezco tanto conocimiento transmitido y lamento no disertar, con tanto participante y lenguaje tan tècnico a lo largo de los cursos, que a veces amerita guardar silencio. De nuevo gracias y felicitaciones.

Even Ronald Perez Diaz

Hace 4 años

buen curso.

Rafael Rivera

Hace 3 años

El curso es bastante bueno, pero es un abrebocas al mundo de BigData y ML en Google Cloud, pienso que deberían profundizar mas y realizar ejemplos reales en cada caso de inicio a fin.

jose gilberto vazquez gonzalez

Hace 5 años

me encanto el curso solo que creo que falta un curso de python con big date

Francis Jair Roa Becerra

Hace 3 años

Jhon Freddy Tavera Blandon

Hace 2 años

Esete cursoproporciona una base de conocimientos y habilidades que son altamente valoradas en el campo de la ciencia de datos. Te equipa con las herramientas necesarias para abordar desafíos complejos y desarrollar soluciones innovadoras en el ámbito de la analítica de datos y la inteligencia artificial.

Recomiendo a esta gran escuela de Platzi, actualizar el curso

Ruben Gonzalez

Hace 3 años

Muy buen curso de inicio al mundo de GCP

Alan Hurtarte

Hace 5 años

Esto fue 🤯 con lo fácil que pone google en usar ML. Genial curso

Diego Francisco Luna Lopez

Hace 5 años

Gracias Pablo, estuvo increíble el curso 🤟

Recursos

¿Qué hace a Vertex.i tan especial en la creación de modelos predictivos?

Vertex.i se destaca en el mundo de la inteligencia artificial por su capacidad de reducir el código necesario en un 80% en la creación de modelos predictivos en comparación con otras plataformas disponibles. Esto no solo agiliza el proceso de desarrollo, sino que también facilita la experimentación y puesta en marcha de proyectos complejos de IA. Además, la plataforma ha recibido diversos premios y reconocimientos de evaluadores externos por su liderazgo en la construcción y desarrollo de inteligencia artificial.

¿Qué reconocimientos externos ha recibido Vertex.i?

Vertex.i ha sido galardonado y reconocido por organizaciones influyentes y evaluadores de la industria como Forester y Gartner, quienes han resaltado su impacto en el mundo de las plataformas de IA. Además, la plataforma ha recibido premios de diferentes empresas en los años 2019 y 2020, lo que subraya su compromiso continuo con la mejora e inversión en inteligencia artificial.

Servicios de Big Data e inteligencia artificial revisados en el curso

A lo largo del curso, se exploraron varios servicios y herramientas esenciales para la gestión de grandes volúmenes de datos y la implementación de inteligencia artificial. Uno de los pilares fundamentales fue la ingesta y almacenamiento de datos usando herramientas avanzadas.

¿Cómo se gestionan los datos en Big Data?

El curso revisó la utilización de herramientas como Dataflow para la ingesta de datos, y su almacenamiento en Cloud Storage. También se profundizó en el uso de BigQuery para manejar y analizar grandes conjuntos de datos, permitiendo la creación de dashboards gráficos a través de Bit2Query. Estas técnicas son fundamentales para gestionar eficientemente la información en entornos de Big Data.

¿Qué ejemplos prácticos se revisaron en el curso?

Se presentaron ejemplos reales de diversas industrias, tales como:

Finanzas: Optimización de campañas comerciales utilizando datos bancarios para predecir comportamientos de clientes.
Salud: Aplicaciones de IA en diagnósticos y registros médicos.
Telecomunicaciones: Mejora de servicios y atención al cliente mediante el análisis de datos.
Industria: Detección de imágenes para identificar equipamiento de protección personal.

Estos casos de uso ilustran cómo la inteligencia artificial puede adaptarse y generar valor en diferentes sectores.

Invitación a la práctica y al aprendizaje continuo

Finalmente, el curso promueve la práctica continua y el aprendizaje autodirigido. Los estudiantes son animados a explorar data sets públicos en BigQuery para desarrollar sus propios modelos y casos de uso. Además, se invita a los participantes a compartir sus experiencias y resultados en los comentarios y sugerir nuevos cursos para el futuro.

¡La invitación está hecha! Continúa explorando, aprendiendo y experimentando con las herramientas que hemos discutido. Completa el examen final del curso para consolidar y certificar tus conocimientos, y mantente conectado para futuras oportunidades de aprendizaje. ¡Estamos ansiosos por verte crecer en la plataforma!

Resumen

¿Qué hace a Vertex.i tan especial en la creación de modelos predictivos?

¿Qué reconocimientos externos ha recibido Vertex.i?

Servicios de Big Data e inteligencia artificial revisados en el curso

¿Cómo se gestionan los datos en Big Data?

¿Qué ejemplos prácticos se revisaron en el curso?

Se presentaron ejemplos reales de diversas industrias, tales como:

Finanzas: Optimización de campañas comerciales utilizando datos bancarios para predecir comportamientos de clientes.
Salud: Aplicaciones de IA en diagnósticos y registros médicos.
Telecomunicaciones: Mejora de servicios y atención al cliente mediante el análisis de datos.
Industria: Detección de imágenes para identificar equipamiento de protección personal.

Estos casos de uso ilustran cómo la inteligencia artificial puede adaptarse y generar valor en diferentes sectores.

Invitación a la práctica y al aprendizaje continuo

Manejo de Big Data

Big Data y Machine Learning en Google Cloud Platform

Google Cloud y Big Data: Historia, Servicios y Aplicaciones Prácticas

Google Cloud Platform para Big Data: Arquitectura y Seguridad

Exploración de Servicios Big Data e IA en Google Cloud

Procesamiento de Datos con Cloud Dataflow en Google Cloud

Características y Funcionalidades de BigQuery

Integración de BigQuery con Data Studio: Creación de Dashboards

Funcionamiento de PubSub en Google Cloud y su Integración con Dataflow

Integración de PubSub, Dataflow y BigQuery en Google Cloud

Herramientas de inteligencia artificial

Aplicación de Machine Learning en Industrias y Estrategias de Adopción

Roles en Vertex AI y su integración con Google Cloud

Flujo de Trabajo en Vertex AI: Integración y Despliegue de Modelos

Entrenamiento de Modelos de Visión con Google Cloud

Machine Learning APIs: Análisis Predictivo y Prescriptivo

Creación de Modelos Predictivos con AutoML en Google Cloud

Conclusiones del Curso de Big Data e Inteligencia Artificial

Proyecto: Clon de Google Photos (Parte 4 de 4)

Clonación de Infraestructura con Vision API y Base de Datos

Despliegue de Funciones en GCP con Vision API y Firestore

Implementación de Firestore y Vision API en Aplicaciones Cloud

Conclusiones del Curso de Big Data e Inteligencia Artificial

Progreso del curso

Manejo de Big Data

Herramientas de inteligencia artificial

Proyecto: Clon de Google Photos (Parte 4 de 4)

Recursos

Recursos