Hemnath LOGANATHAN
Mitglied seit 2022
[DEPRECATED] Generative AI Fundamentals
Earned Jan 2, 2026 EST
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten
Earned Dez 27, 2025 EST
Data Migration Tool
Earned Okt 7, 2025 EDT
Visualize Your Data in Looker
Earned Okt 7, 2025 EDT
Mit Google Cloud Operations skalieren
Earned Okt 3, 2025 EDT
Vertrauen und Sicherheit mit Google Cloud
Earned Okt 3, 2025 EDT
Mit Gemini in BigQuery produktiver arbeiten
Earned Okt 3, 2025 EDT
Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen
Earned Aug 18, 2025 EDT
Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level
Earned Aug 5, 2025 EDT
Die vielfältigen Formen generativer KI
Earned Aug 1, 2025 EDT
Generative KI: Grundlegende Konzepte
Earned Jul 31, 2025 EDT
Generative KI ist mehr als nur Chatbots
Earned Jul 29, 2025 EDT
Infrastruktur und Anwendungen mit Google Cloud modernisieren
Earned Dez 10, 2024 EST
Innovationen mit künstlicher Intelligenz von Google Cloud
Earned Dez 9, 2024 EST
Digitale Transformation mit Google Cloud
Earned Dez 2, 2024 EST
Datentransformation mit Google Cloud
Earned Nov 28, 2024 EST
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep
Earned Okt 8, 2024 EDT
BI Reporting: Looker Visualization on BigQuery
Earned Sep 20, 2024 EDT
Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten
Earned Mai 23, 2024 EDT
Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten
Earned Apr 9, 2024 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Jan 18, 2024 EST
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Jan 7, 2024 EST
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
Earned Jan 7, 2024 EST
Achieving Advanced Insights with BigQuery
Earned Dez 13, 2023 EST
Datenmodelle in Looker verwalten
Earned Dez 11, 2023 EST
Developing Data Models with LookML
Earned Aug 31, 2023 EDT
LookML in Looker verstehen
Earned Aug 25, 2023 EDT
Erweiterte LookML-Konzepte in Looker anwenden
Earned Aug 25, 2023 EDT
Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten
Earned Jul 26, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned Jul 4, 2023 EDT
Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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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 workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with migrating from an Enterprise Data Warehouse (EDW) to BigQuery using the DMT tool and sample data. Learners will complete a lab that uses the DMT tool to transfer schema and data from Teradata to BigQuery.
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This skill badge course aims to unlock the power of data visualization and business intelligence reporting with Looker, and gain hands-on experience through labs.
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Unternehmen jeder Größe nutzen die Leistungsfähigkeit und Flexibilität der Cloud, um ihre Abläufe zu transformieren. Die effektive Verwaltung und Skalierung von Cloud-Ressourcen kann jedoch eine komplexe Aufgabe sein. In diesem Kurs werden die grundlegenden Konzepte moderner Betriebsabläufe, Zuverlässigkeit und Ausfallsicherheit in der Cloud erläutert und es wird gezeigt, wie Google Cloud diese Bemühungen unterstützen kann.
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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Wenn Unternehmen ihre Daten und Anwendungen in die Cloud verlagern, müssen sie sich mit einer sich schnell entwickelnden Landschaft von Sicherheitsherausforderungen auseinandersetzen. In diesem Kurs werden die Grundlagen der Cloud-Sicherheit, der Wert der von Grund auf sicheren Infrastruktur von Google Cloud und die mehrschichtige Sicherheitsstrategie erläutert. Außerdem wird gezeigt, wie KI-gestützte Abläufe und Compliance-Tools Unternehmen dabei helfen, strenge globale regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
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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Dieser Kurs behandelt Gemini in BigQuery, eine Suite KI-gesteuerter Funktionen zur Aufbereitung von Daten für die Verwendung in künstlicher Intelligenz. Zu diesen Funktionen gehören explorative Datenanalyse und ‑aufbereitung, Codegenerierung und Fehlerbehebung sowie Workflow-Erkennung und ‑Visualisierung. Durch konzeptionelle Erläuterungen, einen praxisnahen Anwendungsfall und praktische Übungen können Datenexperten mit diesem Kurs ihre Produktivität steigern und die Entwicklungspipeline beschleunigen.
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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 „Gen 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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Generative KI: Grundlegende Konzepte ist der zweite Kurs des Lernpfads „Gen AI Leader“. In diesem Kurs lernen Sie die grundlegenden Konzepte der generativen KI kennen. Sie erfahren, wie sich KI, ML und generative KI unterscheiden und wie generative KI geschäftliche Herausforderungen mithilfe verschiedener Datentypen bewältigt. Außerdem erhalten Sie Einblicke in die Strategien von Google Cloud, um die Einschränkungen von Foundation Models zu überwinden, und in die wichtigsten Herausforderungen für eine verantwortungsbewusste und sichere KI-Entwicklung und ‑Bereitstellung.
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Generative KI ist mehr als nur Chatbots ist der erste Kurs des Lernpfads „Gen AI Leader“, für den es keine besonderen Voraussetzungen gibt. In diesem Kurs wird neben den Grundlagen von Chatbots auch gezeigt, welches Potenzial generative KI für Ihr Unternehmen bietet. Sie lernen Konzepte wie Foundation Models und Prompt Engineering kennen, die für die Nutzung der Leistungsfähigkeit von generativer KI entscheidend sind. Außerdem werden wichtige Überlegungen behandelt, die Ihr Unternehmen bei der Entwicklung einer erfolgreichen Strategie für generative KI berücksichtigen sollten.
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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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Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind wichtige Entwicklungen in der Informationstechnologie, die schnell eine Vielzahl von Branchen verändern. In „Innovationen mit künstlicher Intelligenz von Google Cloud“ wird erläutert, wie Unternehmen mit KI und ML ihre Geschäftsprozesse transformieren können.
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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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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Cloud-Technologie ist ein leistungsstarkes Asset. In Kombination mit Daten wird sie zum Katalysator für Innovation und einen besseren Kundenservice. Im Kurs „Datentransformation mit Google Cloud“ erfahren Sie, wie Unternehmen die Cloud nutzen können, um ihre Daten zugänglicher, verwertbarer und wertvoller zu machen.
Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, in ihrer Rolle zu wachsen und die Zukunft ihres Unternehmens zu gestalten.
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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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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks for modernization using LookML on BigQuery. A proof-of-concept will take learners through the process of creating LookML visualizations on BigQuery. During this course, learners will be guided specifically on how to write Looker modeling language, also known as LookML and create semantic data models, and learn how LookML constructs SQL queries against BigQuery. At a high level, this course will focus on basic LookML to create and access BigQuery objects, and optimize BigQuery objects with LookML.
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MMit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Filtern, Sortieren und Pivotieren von Daten, Zusammenführen der Ergebnisse von verschiedenen Looker-Explores sowie Verwenden von Funktionen und Operatoren zum Erstellen von Looker-Dashboards und ‑Berichten für Analyse und Visualisierung von Daten.
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MMit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Filtern, Sortieren und Pivotieren von Daten, Zusammenführen der Ergebnisse von verschiedenen Looker-Explores sowie Verwenden von Funktionen und Operatoren zum Erstellen von Looker-Dashboards und ‑Berichten für Analyse und Visualisierung von Daten.
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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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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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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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The third course in this course series is Achieving Advanced Insights with BigQuery. Here we will build on your growing knowledge of SQL as we dive into advanced functions and how to break apart a complex query into manageable steps.
We will cover the internal architecture of BigQuery (column-based sharded storage) and advanced SQL topics like nested and repeated fields through the use of Arrays and Structs. Lastly we will dive into optimizing your queries for performance and how you can secure your data through authorized views.
After completing this course, enroll in the Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud course.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Datenmodelle in Looker verwalten weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in den folgenden Bereichen nach: Aufrechterhaltung des Zustands von LookML-Projekten, Verwendung von SQL-Runner zur Datenvalidierung, Umsetzung von Best Practices für LookML, Leistungsoptimierung von Abfragen und Berichten sowie Implementierung von persistenten abgeleiteten Tabellen und Caching-Richtlinien.
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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
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In diesem Kurs sammeln Sie praktische Erfahrungen mit LookML in Looker. Sie lernen, wie Sie LookML-Code schreiben, um neue Dimensionen und Messwerte zu erstellen, abgeleitete Tabellen zu erstellen und sie mit Explores zu verknüpfen, Explores zu filtern und Caching-Richtlinien in LookML zu definieren.
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In diesem Kurs sammeln Sie praktische Erfahrungen mit dem Anwenden erweiterter LookML-Konzepte in Looker. Sie lernen, wie Sie Liquid verwenden, um dynamische Dimensionen und Measures zu erstellen und anzupassen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie dynamische abgeleitete SQL-Tabellen und benutzerdefinierte native abgeleitete Tabellen erstellen sowie Erweiterungen zur Modularisierung Ihres LookML-Codes nutzen.
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MMit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Filtern, Sortieren und Pivotieren von Daten, Zusammenführen der Ergebnisse von verschiedenen Looker-Explores sowie Verwenden von Funktionen und Operatoren zum Erstellen von Looker-Dashboards und ‑Berichten für Analyse und Visualisierung von Daten.
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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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