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Himanshu Gupta

Mitglied seit 2025

Bronze League

4537 Punkte
Daten über die Console in Google Cloud speichern, verarbeiten und verwalten Earned Aug 29, 2026 EDT
Arcade Re-Trail: Vaults & Vectors Earned Aug 29, 2026 EDT
Cloud-Speicher- und Datenschutzlösungen implementieren Earned Aug 29, 2026 EDT
Enterprise-Agents und deren Anwendungsfälle Earned Jul 24, 2026 EDT
Grundlagen zu KI-Agenten Earned Jul 24, 2026 EDT
Die erste Gemini Enterprise-Anwendung erstellen Earned Jul 24, 2026 EDT
Sensitive Data Protection in Google Cloud implementieren Earned Jun 26, 2026 EDT
Arcade Trail: Data Engineering and Information Protection Earned Jun 26, 2026 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten Earned Jun 25, 2026 EDT
Google Cloud-Netzwerk einrichten Earned Mai 10, 2026 EDT
Software-Engineering von KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK) Earned Mai 8, 2026 EDT
[DEPRECATED] Gemini für den gesamten Softwareentwicklungs-Lebenszyklus Earned Apr 1, 2026 EDT
Work Meets Play: Metrics in Motion Earned Mär 31, 2026 EDT
Model Armor: KI-Bereitstellungen absichern Earned Mär 26, 2026 EDT
Einführung in Sicherheitskonzepte in der Welt der KI Earned Mär 25, 2026 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Datenschutz und Sicherheit Earned Mär 23, 2026 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Interpretierbarkeit und Transparenz Earned Mär 22, 2026 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Fairness und Bias Earned Mär 22, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Modellbewertung Earned Mär 21, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI Earned Mär 21, 2026 EDT
BigQuery Machine Learning für Inferenzen nutzen Earned Mär 21, 2026 EDT
[DEPRECATED] Gemini für Data Scientists und Analysts Earned Mär 21, 2026 EDT
Einführung in generative KI Earned Mär 20, 2026 EDT

Cloud Storage, Cloud Functions und Cloud Pub/Sub sind Google Cloud- Plattformdienste, die zum Speichern, Verarbeiten und Verwalten von Daten verwendet werden können. Alle drei Dienste können zusammen verwendet werden, um eine Vielzahl datengesteuerter Anwendungen zu erstellen. In diesem Kurs verwenden Sie Cloud Storage zum Speichern von Bildern, Cloud Functions zum Verarbeiten der Bilder und Cloud Pub/Sub, um die Bilder an eine andere Anwendung zu senden.

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Since last month's Arcade Trail wrapped up earlier than expected, we’re opening up this bonus game only for this month so you can grab that missed Arcade Point! You'll start on the vault side with Google Cloud Storage—managing buckets, exploring APIs, and locking down sensitive data with Bucket Lock. Then, you'll shift to event-driven vectors at the command line, triggering Cloud Run Functions and routing real-time messages through Pub/Sub. Complete with two hands-on challenge labs, this trail gets your streak back on track while building real-world storage and serverless skills.

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Schließen Sie die Aufgabenreihe Cloud-Speicher- und Datenschutzlösungen implementieren ab und sichern Sie sich ein Skill-Logo für den Kurs. Sie erfahren, wie Sie einen Cloud Storage-Bucket erstellen, die Cloud Storage-Befehlszeile verwenden und Objekte in einem Bucket mit der Bucket-Sperre schützen.

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Erfahren Sie, wie KI-Agenten den Geschäftserfolg steigern können. Anschließend erfahren Sie, wie Gemini Enterprise Sie in die Lage versetzt, die richtigen KI-Agenten zu erstellen und zu orchestrieren – von No-Code- bis hin zu High-Code-Lösungen.

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Dieser Kurs behandelt die Grundlagen zu KI‑Agenten und zeigt, welchen Mehrwert sie für die Praxis bieten. Er bietet eine Wissensgrundlage für Personen in der Softwareentwicklung und -Architektur sowie für alle, die technische Entscheidungen fällen müssen und KI‑Systeme im Kontext von selbstständigen, zielorientierten Handlungen verstehen möchten.

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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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Schließen Sie den Skill-Badge-Kurs Sensitive Data Protection in Google Cloud implementieren ab, um Ihre Kenntnisse in den folgenden Bereichen nachzuweisen: Sensitive Data Protection-Dienste verwenden (einschließlich der Cloud Data Loss Prevention API), um sensible Informationen in Google Cloud zu prüfen, zu entfernen und zu de-identifizieren.

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Raw data is only useful if it is clean, structured, and secure. In this track, you’ll start by processing and preparing data using Dataprep, Dataflow templates, and Apache Spark. You'll learn how to clean up datasets so they are ready for machine learning models. From there, you'll focus on security by working with tools that find and mask sensitive information like personal IDs and credentials. You'll practice redacting critical details and creating safe, de-identified copies of your data in Cloud Storage. By finishing the hands-on challenge labs, you’ll show you can handle big data workflows while keeping confidential information completely safe.

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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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Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Google Cloud-Netzwerk einrichten abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie grundlegende Netzwerkaufgaben in Google Cloud ausführen. Sie richten ein benutzerdefiniertes Netzwerk ein, fügen Firewallregeln für Subnetze hinzu, erstellen VMs und testen dann die Latenz bei der Kommunikation zwischen den VMs.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Software-Engineering von KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK) weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Formulierung von vorhandenen Forschungsproblemen im Bereich Language Models, Erstellung eines einfachen Tokenizers, Vorbereitung eines Datasets für das Training eines Transformer-Sprachmodells, Ausführung der Trainingsschleife eines kleinen Sprachmodells.

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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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Great data experiences don’t happen by accident — they’re modeled, optimized, and scaled with intent. In this challenge, you’ll build a strong foundation with Looker by creating modeled queries, defining measures and dimensions, modularizing LookML with extends, and refining logic using functions and operators. You’ll filter Explores, merge results, and sort insights to uncover what truly matters. You’ll also enhance performance with caching and explore distributed processing with Dataproc. These are the same capabilities that Zoomcar used on Google Cloud to modernize its data stack — and now, you get to build them too!

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In diesem Kurs werden die wichtigsten Sicherheitsfunktionen von Model Armor vorgestellt. Außerdem lernen Sie, wie Sie den Dienst nutzen können. Sie erfahren mehr über die Sicherheitsrisiken, die mit LLMs verbunden sind, und wie Model Armor Ihre KI-Anwendungen schützt.

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Künstliche Intelligenz (KI) bietet revolutionäre Möglichkeiten, geht aber auch mit neuen Sicherheitsherausforderungen einher. In diesem Kurs lernen Führungskräfte im Bereich Sicherheit und Datenschutz Strategien für den sicheren Umgang mit KI in ihren Unternehmen kennen. Es wird ein Framework für das proaktive Erkennen und Mindern KI-spezifischer Risiken, den Schutz sensibler Daten, das Einhalten rechtlicher Vorgaben und den Aufbau einer robusten KI-Infrastruktur vorgestellt. Anhand von Anwendungsfällen aus vier verschiedenen Branchen wird gezeigt, wie sich diese Strategien auf reale Szenarien anwenden lassen.

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In diesem Kurs werden wichtige Themen zu Datenschutz und Sicherheit beim Einsatz von künstlicher Intelligenz vorgestellt. Dabei lernen Sie, wie Sie mit Google Cloud-Produkten und Open-Source-Tools empfohlene Vorgehensweisen im Zusammenhang mit Datenschutz und Sicherheit beim Einsatz von KI umsetzen.

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In diesem Kurs werden Konzepte in Bezug auf die Interpretierbarkeit und Transparenz von künstlicher Intelligenz vorgestellt. Sie erfahren, warum die Transparenz der KI für Entwickler-Teams wichtig ist. Dabei lernen Sie praktische Techniken und Tools kennen, mit denen Sie sowohl die Interpretierbarkeit als auch die Transparenz von Daten und KI-Modellen optimieren können.

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In diesem Kurs werden Konzepte für die verantwortungsbewusste Anwendung von KI und KI-Grundsätze vorgestellt. Es werden Techniken behandelt, wie Sie Fairness und Verzerrung (Bias) in der Praxis erkennen sowie Verzerrung in KI- und ML-Anwendungen reduzieren können. Dabei lernen Sie, wie Sie mit Google Cloud-Produkten und Open-Source-Tools Best Practices für eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI umsetzen.

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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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Sie erfahren alles über BigQuery Machine Learning für Inferenzen, warum Datenanalysten es nutzen sollten, Anwendungsfälle und unterstützte ML-Modelle. Sie lernen auch, wie Sie ML-Modelle in BigQuery erstellen und verwalten.

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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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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird erklärt, was generative KI ist, wie sie genutzt wird und wie sie sich von herkömmlichen Methoden für Machine Learning unterscheidet. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, mit denen Sie eigene generative KI-Anwendungen entwickeln können.

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