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Ervin Wilneder

Mitglied seit 2020

Silver League

5900 Punkte
Digitale Transformation mit Google Cloud Earned Mai 17, 2022 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture Earned Jan 24, 2021 EST
Data Warehouse mit BigQuery erstellen Earned Jan 24, 2021 EST
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten Earned Jan 23, 2021 EST
[DEPRECATED] Data Engineering Earned Jan 22, 2021 EST
Pipelines ohne Code in Cloud Data Fusion erstellen Earned Jan 15, 2021 EST
Google Cloud-Netzwerk entwickeln Earned Jan 12, 2021 EST
BigQuery für Machine Learning Earned Dez 4, 2020 EST
Referenz – Infrastruktur Earned Dez 4, 2020 EST
Referenz – Big Data, Machine Learning und KI Earned Okt 24, 2020 EDT
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten Earned Okt 24, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery for Marketing Analysts Earned Okt 18, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Warehousing Earned Okt 18, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis Earned Okt 17, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned Okt 16, 2020 EDT
Speedrun of Friendship Earned Aug 13, 2020 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren Earned Jul 30, 2020 EDT

Die digitale Transformation ist für moderne Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Eine solide Grundlage im Cloud Computing ist der erste Schritt, um sinnvolle Innovationen voranzutreiben. „Digitale Transformation mit Google Cloud“ stellt die wichtigsten Technologien und strategischen Frameworks vor, mit denen Abläufe in Unternehmen modernisiert werden können. In diesem Kurs werden grundlegende Cloud-Konzepte, die globale Netzwerkinfrastruktur und das Modell der gemeinsamen Verantwortung behandelt. So können Führungskräfte dem Weg in die Cloud zuversichtlich entgegenblicken. Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, sich in ihrer Rolle weiterzuentwickeln und die Zukunft ihres Unternehmens mitzugestalten.

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This fundamental-level quest is unique amongst the other quest offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect Certification. From IAM, to networking, to Kubernetes engine deployment, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, we recommend that you also review the exam guide and other available preparation resources.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Data Warehouse mit BigQuery erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Daten zusammenführen, um neue Tabellen zu erstellen, Probleme mit Joins lösen, Daten mit Unions anhängen, nach Daten partitionierte Tabellen erstellen und JSON, Arrays sowie Strukturen in BigQuery nutzen.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Erstellen von Pipelines für die Datentransformation nach BigQuery mithilfe von Dataprep von Trifacta; Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) von Workflows mit Cloud Storage, Dataflow und BigQuery; und Erstellen von Machine-Learning-Modellen mithilfe von BigQuery ML.

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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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Dieser Kurs bietet praktische Übungen zu Cloud Data Fusion, einer cloudnativen, codefreien Datenintegrationsplattform. ETL-Entwickler*innen, Data Engineers und Analyst*innen können von den vordefinierten Transformationen und Connectors profitieren und Pipelines erstellen und bereitstellen, ohne Code schreiben zu müssen. Dieser Kurs beginnt mit einem einführenden Lab, in dem die Teilnehmenden mit der Benutzeroberfläche von Cloud Data Fusion vertraut gemacht werden. Lernende testen anschließend die Ausführung von Batch- und Echtzeit-Pipelines sowie die Verwendung des integrierten Wrangler-Plug-ins, um auf diese Weise Datentransformationen durchzuführen.

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Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Google Cloud-Netzwerk entwickeln abschließen. Dabei wird anhand verschiedener Aufgaben behandelt, wie Sie Anwendungen bereitstellen und beobachten, darunter: IAM-Rollen prüfen, den Zugriff auf Projekte ermöglichen/entfernen, VPC-Netzwerke erstellen, Compute Engine-VMs bereitstellen und beobachten, SQL-Abfragen schreiben, VMs in der Compute Engine bereitstellen und beobachten sowie Anwendungen mithilfe von Kubernetes und mehreren Deploymentmodellen bereitstellen.

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Sie möchten Machine-Learning-Modelle mithilfe von SQL in Minuten statt in Stunden erstellen? BigQuery ML sorgt für eine breite Nutzung von Machine Learning, indem es Datenanalysten ermöglicht, ML-Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu bewerten sowie mit den Modellen und vorhandenen SQL-Tools und ‑Fähigkeiten Vorhersagen zu treffen. In dieser Lab-Reihe experimentieren Sie mit verschiedenen Modelltypen und erfahren, was für ein gutes Modell notwendig ist.

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Wenn Sie als Einsteiger im Bereich Cloudentwicklung nach praktischen Übungen suchen, die über reine Google Cloud-Grundlagen hinausgehen, ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie. Sie sammeln praktische Erfahrungen in Labs rund um Cloud Storage und andere wichtige Anwendungsdienste wie Cloud Monitoring und Cloud Functions. Dabei bauen Sie Ihre Fähigkeiten aus, um sie bei unterschiedlichen Google Cloud-Initiativen einsetzen zu können.

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Big Data, Machine Learning und künstliche Intelligenz sind heutzutage sehr wichtige Themen. Diese Technologiefelder bringen jedoch sehr spezielle Anforderungen mit sich und es ist schwierig, einführende Materialien dafür zu finden. Google Cloud bietet nutzerfreundliche Dienste in diesen Bereichen an, die in diesem Kurs für Einsteiger behandelt werden. Verschaffen Sie sich Einblicke in die Nutzung von Tools wie BigQuery, der Cloud Speech API und Video Intelligence.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Informationen aus BigQuery-Daten ableiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Schreiben von SQL-Abfragen, Abfragen öffentlicher Tabellen, Laden von Beispieldaten in BigQuery, Beheben häufig auftretender Syntaxfehler mithilfe der Abfragevalidierung in BigQuery und Erstellen von Berichten in Data Studio durch Herstellen einer Verbindung zu BigQuery-Daten.

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Want to turn your marketing data into insights and build dashboards? Bring all of your data into one place for large-scale analysis and model building. Get repeatable, scalable, and valuable insights into your data by learning how to query it and using BigQuery. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

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Looking to build or optimize your data warehouse? Learn best practices to Extract, Transform, and Load your data into Google Cloud with BigQuery. In this series of interactive labs you will create and optimize your own data warehouse using a variety of large-scale BigQuery public datasets. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.

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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

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It is the International Day of Friendship today!! Now is a good time to get in touch with your friends and have fun with the Speedrun of Friendship. Challenge your friends with some fun labs which will get you doing some fun activiries like locating a restaurant or building a chatbot with GCP. Have a Happy Friendships Day....

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: virtuelle Maschinen in der Compute Engine erstellen und bereitstellen und Netzwerk- und Application Load Balancer konfigurieren.

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