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Mateusz Śliwiński

Mitglied seit 2026

Diamond League

14033 Punkte
Daten mit Dataplex organisieren und verwalten Earned Jun 22, 2026 EDT
Data Warehouse mit BigQuery erstellen Earned Jun 22, 2026 EDT
Einführung in die Datenanalyse in Google Cloud Earned Jun 20, 2026 EDT
Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen Earned Jun 19, 2026 EDT
Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level Earned Jun 19, 2026 EDT
Die vielfältigen Formen generativer KI Earned Jun 19, 2026 EDT
Freigegebene Daten über die Daten-Cloud von Google nutzen Earned Jun 15, 2026 EDT
AI Services and GDC Deployments and Operations Earned Jun 15, 2026 EDT
Compute, Network, and Storage Services Configuration in GDC Earned Jun 15, 2026 EDT
GDC Platform Introduction Earned Jun 15, 2026 EDT
Quiz: GDC Air-Gapped Security Operator Fundamentals Earned Jun 15, 2026 EDT
Quiz: GDC Air-Gapped Practitioner Fundamentals Earned Jun 15, 2026 EDT
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur Earned Jun 9, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Modellbewertung Earned Jun 9, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI Earned Jun 8, 2026 EDT
Gemini für den gesamten Softwareentwicklungs-Lebenszyklus Earned Jun 8, 2026 EDT
Umgebungen mit Google Cloud Managed Service for Prometheus überwachen Earned Jun 8, 2026 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen Earned Jun 8, 2026 EDT
Kubernetes in Google Cloud verwalten Earned Jun 7, 2026 EDT
Die erste Gemini Enterprise-Anwendung erstellen Earned Mai 27, 2026 EDT
Gemini für Data Scientists und Analysts Earned Mai 26, 2026 EDT

Mit dem Skill-Logo „Daten mit Dataplex organisieren und verwalten“ weisen Sie die folgenden Kenntnisse nach: Dataplex-Assets erstellen, Aspekttypen erstellen und Aspekte auf Einträge in Dataplex anwenden. Mit Skill-Logos weisen Sie Ihr Wissen zu bestimmten Produkten im Rahmen praxisorientierter Labs und Challenge-Prüfungen nach. Absolvieren Sie einen Kurs, um ein Logo zu erhalten, oder nehmen Sie an einem Challenge-Lab teil, damit Sie Ihr Logo noch heute bekommen. Mit Logos können Sie Kenntnisse nachweisen, Ihr berufliches Profil schärfen und so Ihre Karrierechancen verbessern. Die bisher erhaltenen Logos können Sie in Ihrem Profil ansehen.

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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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Dies ist der erste von fünf Kursen des Google Cloud Data Analytics Certificate. In diesem Kurs definieren Sie den Bereich der Cloud-Datenanalyse und beschreiben die Rollen und Verantwortlichkeiten von Cloud Data Analysts in Bezug auf Datenakquisition, ‑speicherung, ‑verarbeitung und ‑visualisierung. Sie lernen die Architektur cloudbasierter Tools von Google wie BigQuery und Cloud Storage kennen und erfahren, wie sie Daten effektiv strukturieren, präsentieren und Berichte erstellen.

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„Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen“ ist der fünfte und letzte Kurs des Lernpfads „Gen AI Leader“. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Unternehmen mit benutzerdefinierten generativen KI-Agenten spezifische geschäftliche Herausforderungen meistern können. Sie lernen, wie Sie einen einfachen Agenten für generative KI erstellen, und machen sich mit den Komponenten dieser Agenten vertraut, z. B. mit Modellen, Reasoning Loops und Tools.

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„Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level“ ist der vierte Kurs des Lernpfads „Generative AI Leader“. In diesem Kurs werden die auf generativer KI basierenden Anwendungen von Google vorgestellt, zum Beispiel Gemini für Workspace und NotebookLM. Darin werden Konzepte wie Fundierung, Retrieval-Augmented Generation, das Erstellen effektiver Prompts und das Entwickeln automatisierter Workflows erläutert.

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„Die vielfältigen Formen generativer KI“ ist der dritte Kurs des Lernpfads „Generative AI Leader“. Generative KI verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten und mit der Welt um uns herum interagieren. Aber wie können Sie als Führungskraft die Möglichkeiten von KI nutzen, um echte Geschäftsergebnisse zu erzielen? In diesem Kurs lernen Sie die verschiedenen Ebenen der Entwicklung von generativen KI-Lösungen, die Angebote von Google Cloud und die Faktoren kennen, die bei der Auswahl einer Lösung zu berücksichtigen sind.

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Holen Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Freigegebene Daten über die Daten-Cloud von Google nutzen abschließen. In diesem Kurs erwerben Sie praktische Kenntnisse mit Google Cloud-Partnern für die Datenfreigabe, die eigene Datasets haben, die Kundinnen und Kunden für ihre Anwendungsfälle in der Analyse verwenden können. Kundinnen und Kunden können diese Daten abonnieren, sie in ihrer eigenen Plattform abfragen und um ihre eigenen Datasets erweitern sowie ihre Visualisierungstools für kundenorientierte Dashboards verwenden.

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The course explores advanced services such as machine learning, and operational topics such as application deployment, monitoring, and troubleshooting. In addition, we’ll introduce GDC software upgrades, logging, billing, and cost monitoring.

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The course examines service resources or workload components that exist in projects. You’ll learn about Kubernetes in GDC, Artifact Registry, GDC Object Storage, Database Service, Networking, and Key Management and Security.

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This course provides an introduction to the GDC platform—which enables you to host, control, and manage infrastructure and services directly on your premises. GDC air-gapped is one component of Google Distributed Cloud offering which aligns to Google’s digital sovereignty vision. It supports public-sector customers and commercial entities that have strict data residency, security or privacy requirements.

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This quiz tests your GDC Air-Gapped Security Operator Fundamental knowledge.

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This quiz tests your GDC Air-Gapped Practitioner Fundamentals knowledge.

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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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Dieser Kurs gibt Machine-Learning-Anwendern alle grundlegenden Tools, Techniken und Best Practices zur Bewertung von generativen und prädiktiven KI-Modellen an die Hand. Die Modellbewertung ist ein wichtiger Schritt, bei dem geprüft wird, ob ML-Systeme in der Produktion zuverlässige, genaue und leistungsstarke Ergebnisse erzielen. Die Teilnehmer erwerben fundierte Kenntnisse über verschiedene Bewertungsmesswerte und -methoden und lernen, sie auf unterschiedliche Modelltypen und Aufgaben anzuwenden. Im Kurs wird schwerpunktmäßig auf die besonderen Herausforderungen generativer KI-Modelle eingegangen und es werden Strategien vorgestellt, wie sich diese effektiv bewältigen lassen. Die Teilnehmer lernen auf der Plattform Vertex AI von Google Cloud, robuste Bewertungsprozesse zur Auswahl, Optimierung und kontinuierlichen Überwachung des Modells zu implementieren.

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Dieser Kurs vermittelt Ihnen das Wissen und die nötigen Tools, um die speziellen Herausforderungen zu erkennen, mit denen MLOps-Teams bei der Bereitstellung und Verwaltung von Modellen basierend auf generativer KI konfrontiert sind. Sie erfahren, wie KI-Teams durch Vertex AI dabei unterstützt werden, MLOps-Prozesse zu optimieren und mit Projekten erfolgreich zu sein, in denen generative KI zum Einsatz kommt.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Sie bei der Nutzung von Google-Produkten und -Diensten zum Entwickeln, Testen, Bereitstellen und Verwalten von Anwendungen unterstützen kann. Sie lernen, wie Sie mit Gemini eine Webanwendung entwickeln und debuggen, Tests entwickeln und Daten abfragen können. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie der Softwareentwicklungs-Lebenszyklus durch Gemini verbessert werden kann. Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Umgebungen mit Google Cloud Managed Service for Prometheus überwachen abschließen. In diesem Kurs lernen Sie das Kubernetes Monitoring mit Google Cloud Managed Service for Prometheus kennen.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgendem Bereich nach: Erstellen und Bewerten von Machine-Learning-Modellen mit BigQuery ML, um Datenvorhersagen zu treffen.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Kubernetes in Google Cloud verwalten für Fortgeschrittene weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Verwaltung von Bereitstellungen mit kubectl, Debugging von Anwendungen in der Google Kubernetes Engine (GKE) und Techniken für die kontinuierliche Bereitstellung.

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Erstellen Sie Ihre erste Gemini Enterprise-Anwendung! Verknüpfen Sie verschiedene Datenquellen mit Ihrer Anwendung. Wenden Sie erweiterte Funktionen wie Deep Research-Agenten, Ideenfindung mit mehreren KI-Agenten und NotebookLM für fokussierte Analysen souverän an.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, bei der Analyse von Kundendaten und der Prognose von Produktverkäufen unterstützen kann. Außerdem lernen Sie, wie Sie mithilfe von Kundendaten in BigQuery Neukunden identifizieren, kategorisieren und gewinnen können. In den praxisorientierten Labs erfahren Sie, wie Gemini Datenanalysen und Workflows für Machine Learning optimiert. Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.

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