Curso Google Cloud Machine Learning Engineer - Professional

• Laboratorio práctico de Realización de análisis exploratorios de datos a través de Python y BigQuery
• Laboratorio práctico de Cómo entrenar un modelo de clasificación de AutoML usando Datos estructurados
• Laboratorio práctico de Uso de BigQuery ML para predecir el peso de un pingüino
• Laboratorio práctico de Cómo usar el ajuste de hiperparámetros de BigQuery ML para mejorar el rendimiento de los modelos

• Laboratorio práctico de Cómo explorar y crear una canalización de Analytics de comercio electrónico con Cloud Dataprep v1.5
• Laboratorio práctico de Uso de Vertex AI para crear trabajos de entrenamiento personalizados y predicciones con conjuntos de datos administrados
• Laboratorio práctico de Uso de Vertex Vizier para optimizar varios objetivos
• Laboratorio práctico de Introducción a Vertex Pipelines

• Laboratorio práctico de Uso de Feature Store
• Laboratorio práctico de Realización de una ingeniería de atributos básica en BQML
• Laboratorio práctico de Realización de ingeniería avanzada de atributos en BQML

• Laboratorio práctico de Detección de Labels, Faces y Landmarks en imágenes usando Cloud Vision API
• Laboratorio práctico de Extracción de texto de imágenes usando Google Cloud Vision API
• Laboratorio práctico de Identificacióm de partes de autos dañados usando Vertex AI for AutoML Vision Users
• Laboratorio práctico de Classifying Images with a NN and DNN Model

• Laboratorio práctico de Exploración de la API de Dialogflow
• Laboratorio práctico de Clasificación de Texos usando AutoML
• Laboratorio práctico de Clasificación de Texos usando reusable embeddings

• Laboratorio práctico de Predicción de datos estructurados con Vertex AI Platform
• Laboratorio práctico de Introducción a TensorFlow Data Validation
• Laboratorio práctico de Entrenamiento y despliege de un modelo personalizado con Vertex AI
• Laboratorio práctico de Ejecución de canalizaciones en Vertex AI 2.5

• Laboratorio práctico de Entrenamiento e implementa un modelo de TensorFlow en Vertex AI
• Laboratorio práctico de Uso de SDK de transferencia de transmisión de Feature Store
• Laboratorio práctico de Explicación de componentes estándar de TFX
• Laboratorio práctico de TFX en canalizaciones de Cloud AI Platform
• Laboratorio práctico de CI/CD para una canalización de TFX

Revisaremos a detalle la guía oficial en español del examen de certificación Google Cloud Machine Learning Professional así como las 10 preguntas de ejemplo para conocer los tips, consejos y estrategias de resolución. Además se realizará el Simulador Oficial del examen de Google Cloud que consta de 20 preguntas, donde los alumnos podrán validar su conocimientos aprendidos y preparación impartida en clase.