Daniel Mesa
Mitglied seit 2022
Gold League
28560 Punkte
Infrastruktur und Anwendungen mit Google Cloud modernisieren
Earned Nov 5, 2024 EST
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations
Earned Dez 26, 2023 EST
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep
Earned Dez 22, 2023 EST
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines
Earned Dez 18, 2023 EST
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten
Earned Nov 3, 2023 EDT
Data Warehouse mit BigQuery erstellen
Earned Okt 31, 2023 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Okt 30, 2023 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Okt 24, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
Earned Okt 20, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud
Earned Okt 16, 2023 EDT
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud
Earned Okt 4, 2023 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Sep 28, 2023 EDT
Analytics for SAP on Google Cloud
Earned Aug 8, 2022 EDT
Google Cloud-Netzwerk entwickeln
Earned Mai 11, 2022 EDT
Lernplan zur Vorbereitung auf die ACE-Zertifizierungsprüfung erstellen
Earned Mai 11, 2022 EDT
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen
Earned Mai 11, 2022 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Mai 11, 2022 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten
Earned Mai 11, 2022 EDT
Erste Schritte mit der Google Kubernetes Engine
Earned Apr 29, 2022 EDT
Elastische Google Cloud-Infrastruktur: Skalierung und Automatisierung
Earned Apr 22, 2022 EDT
Einführung in die Google Cloud-Infrastruktur: Grundlagen
Earned Apr 21, 2022 EDT
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur
Earned Apr 12, 2022 EDT
Viele traditionelle Unternehmen verwenden ältere Systeme und Apps, die nicht mit den modernen Kundenerwartungen Schritt halten können. Führungskräfte müssen sich oft entscheiden, ob sie ihre veralteten IT-Systeme weiter betreiben oder in neue Produkte und Dienste investieren. In diesem Kurs werden diese Herausforderungen untersucht und Lösungen für ihre Bewältigung mithilfe von Cloud-Technologie angeboten.
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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In the last installment of the Dataflow course series, we will introduce the components of the Dataflow operational model. We will examine tools and techniques for troubleshooting and optimizing pipeline performance. We will then review testing, deployment, and reliability best practices for Dataflow pipelines. We will conclude with a review of Templates, which makes it easy to scale Dataflow pipelines to organizations with hundreds of users. These lessons will help ensure that your data platform is stable and resilient to unanticipated circumstances.
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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Data Engineer certification exam.
You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
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In this second installment of the Dataflow course series, we are going to be diving deeper on developing pipelines using the Beam SDK. We start with a review of Apache Beam concepts. Next, we discuss processing streaming data using windows, watermarks and triggers. We then cover options for sources and sinks in your pipelines, schemas to express your structured data, and how to do stateful transformations using State and Timer APIs. We move onto reviewing best practices that help maximize your pipeline performance. Towards the end of the course, we introduce SQL and Dataframes to represent your business logic in Beam and how to iteratively develop pipelines using Beam notebooks.
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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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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 ML-APIs in Google Cloud vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Bereinigen von Daten mit Dataprep von Trifacta, Ausführen von Datenpipelines in Dataflow, Erstellen von Clustern und Ausführen von Apache Spark-Jobs in Managed Service for Apache Spark sowie Aufrufen von ML-APIs, einschließlich der Cloud Natural Language API, Cloud Speech-to-Text API und Video Intelligence API.
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This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.
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Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.
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In this intermediate course, you will learn to design, build, and optimize robust batch data pipelines on Google Cloud. Moving beyond fundamental data handling, you will explore large-scale data transformations and efficient workflow orchestration, essential for timely business intelligence and critical reporting.
Get hands-on practice using Dataflow for Apache Beam and Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) for implementation, and tackle crucial considerations for data quality, monitoring, and alerting to ensure pipeline reliability and operational excellence. A basic knowledge of data warehousing, ETL/ELT, SQL, Python, and Google Cloud concepts is recommended.
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While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.
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This course focuses on how you can leverage the Google Cloud Analytics and AI/ML offerings to integrate and innovate with SAP
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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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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini Notebook einen personalisierten Lernplan für die Zertifizierungsprüfung zum Associate Cloud Engineer (ACE) erstellen.
Sie lernen die Funktionen von Gemini Notebook kennen, erstellen ein Notebook in Gemini Notebook und erfahren, wie Sie den Lernplan zu einer Zertifizierungsprüfung für entsprechende Übungen nutzen können.
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Mit dem Skill-Logo Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Grundsätze von Infrastruktur als Code (IaC) unter Verwendung von Terraform, Bereitstellen und Verwalten von Google Cloud-Ressourcen mit Terraform-Konfigurationen, effektives Statusmanagement (lokal und remote) und die Modularisierung von Terraform-Code für Wiederverwendbarkeit und Organisation.
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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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Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs „Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten“ abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie eine speicherorientierte Cloud-Infrastruktur mithilfe der grundlegenden Funktionen der folgenden Technologien erstellen und verbinden: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions und Pub/Sub.
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Willkommen beim Kurs „Erste Schritte mit der Google Kubernetes Engine“. Sie interessieren sich für Kubernetes, eine Software-Ebene, die sich zwischen Ihren Anwendungen und der Hardwareinfrastruktur befindet? Dann sind Sie hier genau richtig! Die Google Kubernetes Engine bietet Ihnen Kubernetes als verwalteten Dienst in Google Cloud.
In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der Google Kubernetes Engine (GKE) kennen und erfahren, wie Sie Anwendungen containerisieren und in Google Cloud ausführen. Er beginnt mit einer Einführung in Google Cloud, gefolgt von einem Überblick über Container und Kubernetes, die Kubernetes-Architektur sowie Kubernetes-Vorgänge.
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Dieser On-Demand-Intensivkurs bietet Teilnehmenden eine Einführung in die umfangreiche und flexible Infrastruktur und die Plattformdienste von Google Cloud. In Videovorträgen, Demos und praxisorientierten Labs lernen Teilnehmende Lösungselemente kennen und stellen sie bereit. Dazu gehören sichere Interconnect-Netzwerke, Load Balancing, Autoscaling, Automatisierung der Infrastruktur und verwaltete Dienste.
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Dieser On-Demand-Intensivkurs bietet Teilnehmenden eine Einführung in die umfangreiche und flexible Infrastruktur und die Plattformdienste von Google Cloud, mit Schwerpunkt auf der Compute Engine. In Videovorträgen, Demos und praxisorientierten Labs lernen Sie Lösungselemente kennen und stellen sie bereit. Dazu gehören Infrastrukturkomponenten wie Netzwerke, virtuelle Maschinen (VMs) und Anwendungsdienste. Darüber hinaus erfahren Sie, wie Sie über die Console und Cloud Shell mit Google Cloud arbeiten. Außerdem lernen Sie mehr über die Aufgaben eines Cloud Architects, über verschiedene Arten von Infrastrukturdesign und über die Konfiguration virtueller Netzwerke mithilfe von Virtual Private Cloud (VPC), Projekten, Netzwerken, Subnetzwerken, IP-Adressen, Routes und Firewallregeln.
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In „Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur“ werden wichtige Konzepte und die Terminologie für die Arbeit mit Google Cloud vorgestellt. In Videos und praxisorientierten Labs werden viele Computing- und Speicherdienste von Google Cloud sowie wichtige Tools für die Ressourcen- und Richtlinienverwaltung präsentiert und miteinander verglichen.
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