chahbani chiraz
Mitglied seit 2020
Bronze League
8200 Punkte
Cloud-Architektur: Entwerfen, umsetzen und verwalten
Earned Mai 30, 2023 EDT
Google Workspace – Grundlagen
Earned Jan 3, 2022 EST
Google Cloud-Netzwerk einrichten
Earned Nov 26, 2021 EST
Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen
Earned Nov 25, 2021 EST
Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen
Earned Nov 23, 2021 EST
APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden
Earned Nov 20, 2021 EST
Google Cloud-Netzwerk entwickeln
Earned Nov 16, 2021 EST
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten
Earned Nov 15, 2021 EST
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Nov 14, 2021 EST
Cloud-Entwicklung
Earned Nov 12, 2021 EST
Referenz – Infrastruktur
Earned Nov 12, 2021 EST
Google Cloud – Grundlagen
Earned Nov 11, 2021 EST
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned Nov 8, 2021 EST
DEPRECATED Exploring APIs
Earned Nov 7, 2021 EST
Einführung in Machine Learning: Language Processing
Earned Nov 7, 2021 EST
Intro to ML: Image Processing
Earned Nov 7, 2021 EST
Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Cloud-Architektur: Entwerfen, umsetzen und verwalten abschließen. Dabei können Sie Fähigkeiten nachweisen, die für folgende Aufgaben nötig sind: eine öffentlich zugängliche Website mit Apache-Webservern bereitstellen, eine Compute Engine-VM mithilfe von Startscripts konfigurieren, sicheres RDP durch Nutzung von Firewallregeln und eines Windows-Bastion Hosts konfigurieren, ein Docker-Image in einem Kubernetes-Cluster bereitstellen und anschließend aktualisieren sowie eine Cloud SQL-Instanz erstellen und eine MySQL-Datenbank importieren. Diese Aufgabenreihe bietet eine gute Grundlage für bestimmte Themen, die Teil der Zertifizierungsprüfung zum Google Cloud Certified Professional Cloud Architect sind.
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Workspace ist die Suite von Google mit Anwendungen für die Zusammenarbeit, die über Google Cloud bereitgestellt wird. In diesem Kurs für Einsteiger sammeln Sie praktische Erfahrungen mit den wichtigsten Google Workspace-Anwendungen aus Sicht der Nutzer. Obwohl es noch viele weitere Anwendungen und Toolkomponenten in Workspace gibt, konzentrieren Sie sich hier auf die primären Apps: Gmail, Kalender, Tabellen und einige andere. Jedes Lab kann in 10 bis 15 Minuten abgeschlossen werden, aber Sie erhalten auch zusätzliche Zeit, um Anwendungen noch eigenständig weiter zu erkunden.
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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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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen abschließen. Dabei lernen Sie verschiedene netzwerkbezogene Ressourcen kennen, mit denen Sie Ihre Anwendungen in Google Cloud erstellen, skalieren und schützen können.
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Mit dem Skill-Logo Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Konfigurieren und Erstellen von Docker-Container-Images, Erstellen und Verwalten von Google Kubernetes Engine-Clustern, Verwenden von kubectl für eine effiziente Clusterverwaltung und Bereitstellen von Kubernetes-Anwendungen mit leistungsfähigen Continuous Delivery-Abläufen.
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Sichern Sie sich das Skill-Logo für Fortgeschrittene, indem Sie den Kurs APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden abschließen – hier lernen Sie die grundlegenden Funktionen der folgenden Machine-Learning- und KI-Technologien kennen: Cloud Vision API, Cloud Translation API und Cloud Natural Language API.
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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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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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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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Dieser Kurs für Einsteiger unterscheidet sich von anderen Kursangeboten. Die Labs sind so gewählt, dass sie IT-Profis praktische Kenntnisse zu Themen und Diensten vermitteln, die Bestandteil der Zertifizierungsprüfung zum Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer sind. Die Labs des Kurses umfassen Themen wie IAM, Networking und Bereitstellung in der Kubernetes Engine, bei denen Sie Ihr Wissen über Google Cloud unter Beweis stellen können. Mithilfe der Übungen im Rahmen dieser Labs können Sie zwar Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten erweitern, Sie sollten sich jedoch auch den Prüfungsleitfaden und andere verfügbare Vorbereitungsressourcen ansehen.
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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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In diesem Einführungskurs erhalten Sie praktische Fertigkeiten im Umgang mit den grundlegenden Tools und Services der Google Cloud. Ihnen werden optionale Videos bereitgestellt, in denen Sie sich weitergehend über die in den Labs behandelten Konzepte informieren können, so oft Sie möchten. „Google Cloud – Grundlagen“ ist ein empfohlener erster Kurs für Google Cloud-Lernende. Selbst wenn Sie vor diesem Kurs wenig bis gar nichts über die Cloud gewusst haben, verfügen Sie danach über praktische Erfahrungen, die Sie in Ihrem ersten Google Cloud-Projekt anwenden können. Vom Schreiben von Cloud Shell- Befehlen und dem Bereitstellen Ihrer ersten virtuellen Maschine bis hin zum Ausführen von Anwendungen auf Kubernetes Engine oder mit Load-Balancing – Google Cloud – Grundlagen ist eine erstklassige Einführung in die grundlegenden Funktionen der Plattform.
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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
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Google Cloud Application Programming Interfaces are the mechanism to interact with Google Cloud Services programmatically. This quest will give you hands-on practice with a variety of GCP APIs, which you will learn through working with Google’s APIs Explorer, a tool that allows you to browse APIs and run their methods interactively. By learning how to transfer data between Cloud Storage buckets, deploy Compute Engine instances, configure Dataproc clusters and much more, Exploring APIs will show you how powerful APIs are and why they are used almost exclusively by proficient GCP users. Enroll in this quest today.
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Machine Learning gehört zu den am schnellsten wachsenden Technologiefeldern – und Google Cloud hat zu dessen Weiterentwicklung maßgeblich beigetragen. Dank zahlreicher APIs bietet Google Cloud ein Tool für nahezu jede Aufgabe im Bereich des maschinellen Lernens. In diesem Kurs für Einsteiger können Sie praktische Erfahrungen mit Machine Learning hinsichtlich der Sprachverarbeitung sammeln. Sie absolvieren Labs, in denen Sie Entitäten aus Text extrahieren, Sentiment- und Syntaxanalysen durchführen und die Speech-to-Text API für Transkriptionen verwenden.
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Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.
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