- 1

Guía de Instalación de Google Cloud para Desarrolladores
01:27 - 2
Crear Cuentas en Google Cloud y Qwiklabs paso a paso
01:30 - 3

Uso de Quick Labs para Entrenamiento en Google Cloud
07:50 - 4

Google Cloud: Beneficios y Seguridad en la Nube Pública
13:30 - 5

Opciones de Cómputo en la Nube con Google Cloud
05:50 - 6

Máquinas Virtuales en Google Cloud: Uso, Optimización y Descuentos
07:32 - 7
Instalación de Qwiklabs paso a paso
00:18 - 8

Creación y Gestión de Máquinas Virtuales en Google Cloud
17:34 - 9

App Engine: Despliegue de Aplicaciones sin Infraestructura
07:30 - 10

Despliegue de Aplicaciones en App Engine con Java 11 y SpringBoot
12:50 - 11
Introducción a Docker y Contenerización de Aplicaciones
02:48 - 12

App Engine Estándar vs Flexible: Ventajas y Usos Prácticos
11:23 - 13

Implementación de Cloud Run: Serverless y Contenedores en Google Cloud
08:10 - 14

Cloud Functions: Creación y Conexión de Servicios Serverless
12:56
Uso de Quick Labs para Entrenamiento en Google Cloud
Clase 3 de 48 • Entrenamiento de Google Cloud Platform
Contenido del curso
- 15

Continuous Integration y Delivery en Google Cloud Platform
10:13 - 16

Estrategias de Despliegue de Aplicaciones en Producción
10:02 - 17

Repositorios en Google Cloud: Cloud Source y Container Registry
07:33 - 18

Construcción y Despliegue en Google Cloud Platform
09:32 - 19

Infraestructura como Código: Conceptos y Herramientas Clave
09:28 - 20

Despliegue de Aplicaciones Serverless en Google Cloud Platform
08:38
- 21

Fundamentos de Kubernetes y Google Kubernetes Engine
10:10 - 22

Creación y Despliegue de Clúster Kubernetes en Google Cloud
09:25 - 23

Planificación de Ambientes de Despliegue en Kubernetes
12:37 - 24

Implementación y Gestión de Anthos para Aplicaciones en la Nube
09:07 - 25

Cloud Run: Despliegue de Contenedores Serverless en Google Cloud
09:51 - 26

Despliegue de Servicios en Cloud Run con GKE
08:49 - 27

Anthos Service Mesh: Observabilidad y Seguridad en Kubernetes
06:22 - 28

Tour Completo de Anthos: Despliegue y Gestión en Google Cloud
06:52
- 29

Integración de Datos en Tiempo Real con Google Cloud Data Fusion
15:27 - 30

Construcción de Flujos de Datos con Google Cloud Data Fusion
15:51 - 31

Ingesta de Datos Confiable en Google Cloud Platform
11:07 - 32

Ingesta de Eventos en Google Cloud con Apache Kafka y Dataflow
06:30 - 33

Configuración de Apache Kafka y Debezium en Linux para SQL Server y PubSub
12:39 - 34

Visualización de Mensajes en Google Cloud con Dataflow y BigQuery
04:58 - 35

Construcción de un Data Lakehouse con Google BigQuery
09:11 - 36

Ventajas de BigQuery como Data Lakehouse
11:48 - 37

Opciones de Almacenamiento en Google Cloud Platform
06:18 - 38

Gestión de Datos en Google Cloud: Portafolio y Migración
10:59 - 39

Gobierno de Datos en Google Cloud: Mejores Prácticas y Herramientas
09:54 - 40

Calidad y Monitoreo de Datos en Google Cloud
07:53
- 41

Conceptos Básicos de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
13:00 - 42

Soluciones de IA y Machine Learning en Google Cloud para Desarrolladores
12:40 - 43

AutoML Tables: Modelado Predictivo con Datos Estructurados
11:50 - 44

Uso de AutoML Tables en Google Cloud para Modelos de Clasificación
05:17 - 45

Predicción de Tarifas con Jupyter Notebooks en Google Cloud
07:33 - 46

Análisis de Datos de Taxis en iNotebook con Google Cloud y BigQuery
13:34 - 47

Implementación de Pipelines con TensorFlow Extended
13:48
¿Qué es Quick Labs y cómo funciona?
En el vasto mundo del entrenamiento en la nube, Google Cloud ofrece su plataforma oficial de aprendizaje llamada Quick Labs. Este recurso se ha vuelto esencial para quienes buscan aprender de manera práctica y efectiva sobre el entorno de Google Cloud. Quick Labs proporciona laboratorios estructurados y respaldados por Google, diseñados para que desarrolladores y estudiantes obtengan experiencia de primera mano en proyectos reales de la nube.
¿Por qué es importante el uso de créditos?
Quick Labs opera mediante un sistema de créditos. Estos créditos son necesarios porque cada actividad genera un proyecto y una cuenta en la nube, lo que consume recursos de infraestructura que tienen costos asociados. A menudo, Google extiende créditos a comunidades y desarrolladores con el objetivo de fomentar el aprendizaje de manera accesible y sin preocuparse excesivamente por el costo. Lo interesante es que, al usar Quick Labs, se crea una cuenta temporal para realizar actividades que, al finalizar, se elimina. Esto significa que no hay que preocuparse por dejar servicios activos que puedan generar costos inesperados.
¿Cómo comenzar con Quick Labs?
Para comenzar, necesitas crear una cuenta en Quick Labs y acceder al home de la plataforma. Allí, puedes buscar un temario o "quest" como "Cloud Essentials". Un quest es un conjunto de laboratorios que, al completarlos, te otorgan una medalla como reconocimiento a tu avance. Cada laboratorio se inicia al presionar el botón "Iniciar laboratorio", lo cual puede tardar entre segundos a minutos según la complejidad del entorno a configurar.
Pasos esenciales en el laboratorio
- Iniciar sesión en navegación privada: Es recomendable usar una ventana de navegación privada para asegurarte de que no estás utilizando tu cuenta personal por error.
- Introducir credenciales: Al iniciar un laboratorio, se te proporciona un usuario, contraseña e ID de proyecto. Estos datos se utilizan para acceder y secciones a las que no tendrías acceso normalmente.
- Aceptar términos de servicio: Al comenzar, deberás aceptar las condiciones de uso de Google Cloud.
- Selección del proyecto: Una vez dentro del entorno, selecciona el ID de proyecto proporcionado para comenzar la actividad.
¿Cómo maximizar el valor de las actividades en Quick Labs?
Algunos desarrolladores opinan que los laboratorios de Quick Labs son muy guiados, y no ofrecen una experiencia profunda. Sin embargo, es esencial sacar el máximo provecho al detenerse y explorar más allá de las indicaciones dadas:
- Estudiar scripts y códigos proporcionados: Si la actividad involucra un script, tómate el tiempo de analizar su contenido para comprender qué está haciendo.
- Examinar configuraciones a través del UI: Cuando se ejecutan comandos que generan recursos, examina estos recursos en la interfaz de usuario para apreciar cómo se configuran.
- Participar en competencias: Algunos laboratorios incluyen retos que no siguen una guía paso a paso, demandando que pienses proactivamente para resolver problemas.
El impacto a largo plazo de Quick Labs
Quick Labs no solo es una herramienta relevante para el presente, sino que forma una parte integral en el currículo de Google Cloud para desarrolladores. Esto refuerza la importancia de familiarizarte con los procesos, ya que esta plataforma será una acompañante constante en tu viaje de aprendizaje y profesionalización en Google Cloud. La tecnología sigue evolucionando y la formación continua es crucial, por lo que te animamos a seguir explorando y profundizando tus habilidades.
Si en algún momento te sientes estancado o con dudas, recuerda que la comunidad y los recursos de Google están disponibles para asistirte y guiarte en tu camino educativo.