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Google Cloud Training
En este curso, se presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción.
Los estudiantes obtendrán experiencia práctica con la transferencia de transmisión de Vertex AI Feature Store en la capa de SDK.
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What's inside
Syllabus
Te damos la bienvenida a Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features
Introducción al curso.
Introducción a Vertex AI Feature Store
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Te damos la bienvenida a Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features
Introducción al curso.
Introducción a Vertex AI Feature Store
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Vertex AI y sus capacidades de MLOps. Principales desafíos relacionados con los datos y posibles soluciones para mitigarlos.
Análisis detallado de Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features
Capacidades clave de Vertex AI Feature Store.
Resumen
Resumen del curso.
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Presenta las mejores prácticas de MLOps para implementar sistemas de Inteligencia Artificial (IA) en producción
Cuenta con instructores de Google Cloud Training, expertos en el campo de MLOps y la Inteligencia Artificial
Brinda experiencia práctica con herramientas cruciales como Vertex AI Feature Store
Diseñado para profesionales que buscan fortalecer sus habilidades en MLOps y gestión de características
Puede requerir conocimientos previos en MLOps y gestión de datos para aprovecharlo al máximo
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Activities
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in MLOps with Vertex AI: Manage Features - Español with these
activities:
Revisión: Conceptos básicos de MLOps
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Refrescar los conocimientos fundamentales sobre MLOps para una mejor comprensión del curso.
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MLOps
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-
Revisar los principios y prácticas de MLOps.
-
Identificar las herramientas y tecnologías clave utilizadas en MLOps.
-
Comprender los desafíos y beneficios de implementar MLOps.
Compilación de recursos: Guías y tutoriales sobre Vertex AI Feature Store
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Organizar y expandir los recursos del curso para un fácil acceso y revisión.
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Vertex AI Feature Store
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-
Recopilar guías oficiales, tutoriales y documentación de Vertex AI Feature Store.
-
Agregar enlaces a recursos externos y artículos relevantes.
-
Crear una base de conocimiento organizada y accesible.
Prácticas con Cloud Shell
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Familiarícese con el entorno de Cloud Shell y practique comandos básicos de Linux para una mejor navegación.
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-
Abra Cloud Shell en Google Cloud Console.
-
Ejecute comandos básicos de Linux como ls, cd, mkdir y rm.
-
Cree y modifique archivos utilizando nano o vim.
Ten other activities
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Tutorial: Introducción a Vertex AI Feature Store
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Mejorar la comprensión de los conceptos y capacidades básicas de Vertex AI Feature Store.
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Vertex AI Feature Store
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-
Revisar la documentación de Vertex AI Feature Store.
-
Completar el tutorial interactivo de Vertex AI Feature Store.
Prácticas con SDK de Python para Vertex AI
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Mejore su comprensión de la SDK de Python para Vertex AI mediante la realización de ejercicios prácticos.
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-
Instale la SDK de Python para Vertex AI.
-
Importe las bibliotecas necesarias de la SDK de Python para Vertex AI.
-
Cree y use Feature Store para importar y administrar características.
Foro de discusión entre compañeros sobre mejores prácticas de MLOps
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Comparta conocimientos y aprenda de otros estudiantes a través de discusiones sobre las mejores prácticas de MLOps.
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-
Únase o cree un foro de discusión en línea para estudiantes.
-
Inicie o participe en discusiones sobre las mejores prácticas de MLOps.
-
Comparta recursos, artículos y experiencias relevantes.
Ejercicios de transferencia de transmisión de Vertex AI Feature Store
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Fortalecer las habilidades prácticas en la transferencia de transmisión hacia y desde Vertex AI Feature Store.
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Vertex AI Feature Store
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-
Crear un Store de características en Vertex AI Feature Store.
-
Cargar datos en el Store de características.
-
Crear una transferencia de transmisión.
-
Validar la transferencia de transmisión.
Tutorial: Supervisión de modelos de ML con Vertex AI
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Mejorar la comprensión de las técnicas y herramientas para supervisar modelos de ML en producción.
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Vertex AI
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-
Revisar la documentación de supervisión de modelos de ML de Vertex AI.
-
Completar el tutorial interactivo de supervisión de modelos de ML de Vertex AI.
Asista a un taller en línea sobre MLOps con Vertex AI
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Amplíe sus conocimientos a través de talleres dirigidos por expertos de la industria sobre MLOps con Vertex AI.
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-
Investigue talleres en línea sobre MLOps con Vertex AI.
-
Regístrese y asista a un taller en línea.
-
Tome notas y participe activamente en las discusiones.
Sesión de estudio: Análisis de casos de uso de Vertex AI Feature Store
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Compartir conocimientos y experiencias con compañeros a través del análisis de casos de uso reales de Vertex AI Feature Store.
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-
Identificar y recopilar casos de uso relevantes.
-
Analizar los casos de uso en grupo.
-
Compartir conocimientos y mejores prácticas.
Cree una aplicación web sencilla con Vertex AI Feature Store
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Consolide sus conocimientos creando una aplicación web funcional que utilice Vertex AI Feature Store.
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-
Diseñe la arquitectura de la aplicación web.
-
Cree una interfaz de usuario para interactuar con Vertex AI Feature Store.
-
Implemente la lógica de la aplicación para cargar y recuperar características de Vertex AI Feature Store.
-
Implemente la lógica de la aplicación para entrenar y evaluar modelos de ML.
Proyecto: Implementación de una solución de MLOps con Vertex AI Feature Store
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Aplicar los conocimientos adquiridos para desarrollar e implementar una solución de MLOps en un caso de uso real.
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MLOps
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-
Identificar un caso de uso adecuado.
-
Diseñar la arquitectura de la solución de MLOps.
-
Implementar la solución utilizando Vertex AI Feature Store.
-
Evaluar y ajustar la solución.
Contribución a proyectos de código abierto relacionados con Vertex AI Feature Store
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Profundizar la comprensión técnica mediante la participación en proyectos de código abierto relacionados con el tema del curso.
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-
Identificar proyectos de código abierto relevantes.
-
Contribuir con código, documentación o informes de errores.
-
Colaborar con otros contribuyentes.
Revisión: Conceptos básicos de MLOps
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Proyecto: Implementación de una solución de MLOps con Vertex AI Feature Store
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Career center
Learners who complete MLOps with Vertex AI: Manage Features - Español will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Data Scientist
Data Scientist
Data Scientists use data to solve business problems. This course, MLOps with Vertex AI: Manage Features - Español, may help build a foundation for success in this field as it provides students with experience using Google Cloud to manage and serve data features.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers build and maintain machine learning models. This course, MLOps with Vertex AI: Manage Features - Español, may help build a foundation for success in this field as it provides students with practical experience using Vertex AI Feature Store to manage and serve data features.
Data Administrator
Data Administrator
Data Administrators manage and maintain data systems. This course, MLOps with Vertex AI: Manage Features - Español, may help build a foundation for success in this field as it provides students with experience using Google Cloud to implement and manage machine learning systems.
Cloud Architect
Cloud Architect
Cloud Architects design and manage cloud computing systems. This course, MLOps with Vertex AI: Manage Features - Español, may help build a foundation for success in this field as it provides students with experience using Google Cloud to implement and manage machine learning systems.
DevOps Engineer
DevOps Engineer
DevOps Engineers work to bridge the gap between development and operations teams. This course, MLOps with Vertex AI: Manage Features - Español, may help build a foundation for success in this field as it provides experience with automating and managing machine learning systems in production.
Cloud Security Engineer
Cloud Security Engineer
Cloud Security Engineers protect cloud computing systems and networks from unauthorized access. This course, MLOps with Vertex AI: Manage Features - Español, may help build a foundation for success in this field as it provides students with experience using Google Cloud to implement and manage machine learning systems.
Chief Information Officer
Chief Information Officer
Chief Information Officers are responsible for the overall IT strategy and infrastructure of an organization. This course, MLOps with Vertex AI: Manage Features - Español, may help build a foundation for success in this field as it provides students with experience using Google Cloud to implement and manage machine learning systems.
Software Engineer
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Software Engineers design, build, and maintain software systems. This course, MLOps with Vertex AI: Manage Features - Español, could help build a foundation for success in this field as it provides experience with implementing and managing machine learning systems in production.
Database Administrator
Database Administrator
Database Administrators manage and maintain databases. This course, MLOps with Vertex AI: Manage Features - Español, may help build a foundation for success in this field as it provides students with experience using Google Cloud to implement and manage machine learning systems.
Information Security Analyst
Information Security Analyst
Information Security Analysts protect computer systems and networks from unauthorized access. This course, MLOps with Vertex AI: Manage Features - Español, may help build a foundation for success in this field as it provides students with experience using Google Cloud to implement and manage machine learning systems.
Data Engineer
Data Engineer
Data Engineers build and maintain the systems that store and process data. This course, MLOps with Vertex AI: Manage Features - Español, may help build a foundation for success in this field as it teaches students how to implement, evaluate, and monitor machine learning systems in production using Google Cloud.
Data Architect
Data Architect
Data Architects are tasked with designing, building, and maintaining data infrastructure. This course, MLOps with Vertex AI: Manage Features - Español, could help build a foundation for success in this field as it provides hands-on experience with Vertex AI Feature Store, a powerful tool for managing and serving data features.
Business Analyst
Business Analyst
Business Analysts use data to identify and solve business problems. This course, MLOps with Vertex AI: Manage Features - Español, may help build a foundation for success in this field as it provides students with experience using Google Cloud to manage and serve data features.
Product Manager
Product Manager
Product Managers are responsible for the development and management of products. This course, MLOps with Vertex AI: Manage Features - Español, may help build a foundation for success in this field as it provides students with experience managing and serving data features, which is a critical component of many products.
Data Analyst
Data Analyst
Data Analysts spend their time looking for meaningful insights in data, transforming raw data into useful information that businesses can use to make effective decisions. This course, MLOps with Vertex AI: Manage Features - Español, may help build a foundation for success in this field as it teaches students how to prepare and manage data, a critical component of any Data Analyst's skillset.
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Provides a detailed guide to feature engineering, which critical step in the machine learning process. It covers a wide range of topics, including data cleaning, feature selection, and feature transformation.
Provides a comprehensive guide to machine learning with Python. It covers a wide range of topics, including data preprocessing, feature engineering, model selection, and model evaluation.
Provides a practical guide to deep learning with Python. It covers a wide range of topics, including convolutional neural networks, recurrent neural networks, and generative adversarial networks.
Provides a comprehensive overview of machine learning algorithms. It covers a wide range of topics, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.
Provides a gentle introduction to machine learning for beginners. It covers a wide range of topics, including data preprocessing, feature engineering, model selection, and model evaluation.
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