Edwin Yang
Mitglied seit 2018
Gold League
27930 Punkte
Grundlagen der Datenanalyse mit Google Cloud
Earned Mär 23, 2024 EDT
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud
Earned Mär 7, 2024 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud
Earned Mär 3, 2024 EST
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud
Earned Feb 7, 2024 EST
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Jan 16, 2024 EST
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
Earned Jan 8, 2024 EST
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Okt 18, 2023 EDT
Lernplan zur Vorbereitung auf die ACE-Zertifizierungsprüfung erstellen
Earned Sep 23, 2023 EDT
Logging and Monitoring in Google Cloud
Earned Sep 23, 2023 EDT
Getting Started with Terraform for Google Cloud
Earned Sep 22, 2023 EDT
Elastische Google Cloud-Infrastruktur: Skalierung und Automatisierung
Earned Aug 25, 2023 EDT
Einführung in die Google Cloud-Infrastruktur: Hauptdienste
Earned Aug 20, 2023 EDT
Erste Schritte mit der Google Kubernetes Engine
Earned Aug 16, 2023 EDT
Google Cloud-Netzwerk entwickeln
Earned Aug 5, 2023 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten
Earned Jul 25, 2023 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Jul 24, 2023 EDT
Einführung in die Google Cloud-Infrastruktur: Grundlagen
Earned Jul 17, 2023 EDT
Lernplan zur Vorbereitung auf die ACE-Zertifizierungsprüfung erstellen
Earned Dez 20, 2021 EST
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur
Earned Dez 10, 2021 EST
BigQuery for Data Warehousing I
Earned Dez 3, 2021 EST
Intro to BigQuery: Analytics & Machine Learning
Earned Nov 30, 2021 EST
Google Cloud – Grundlagen
Earned Nov 24, 2021 EST
BG for Data Warehousing I
Earned Jun 21, 2020 EDT
Erfahren Sie, wie Sie mit Google Cloud Rohdaten in klare, datengestützte Entscheidungen umwandeln können. In praxisorientierten Labs und realen Szenarien lernen Sie in diesem Kurs für Einsteiger, wie Sie Daten in BigQuery abfragen, Trends in Looker untersuchen und interaktive Berichte in Data Studio erstellen, die Sie mit anderen teilen können.
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In this course you will get hands-on in order to work through real-world challenges faced when building streaming data pipelines. The primary focus is on managing continuous, unbounded data with Google Cloud products.
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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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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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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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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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Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.
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This course provides an introduction to using Terraform for Google Cloud. It enables learners to describe how Terraform can be used to implement infrastructure as code and to apply some of its key features and functionalities to create and manage Google Cloud infrastructure.
Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources using Terraform.
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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 die Teilnehmenden Lösungselemente kennen und stellen sie dann bereit. Dazu gehören Infrastrukturkomponenten wie Netzwerke, Systeme und Anwendungsdienste. Außerdem werden praktische Lösungen vorgestellt, beispielsweise für von Kundinnen und Kunden bereitgestellte Verschlüsselungsschlüssel, die Sicherheits- und Zugriffsverwaltung, Kontingente und Abrechnung sowie das Ressourcenmonitoring.
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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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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 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 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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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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Welcome Gamers! Have fun in today's game with Big Query concepts and Data Warehousing. Learn how to create new tables, pipelines and ingest dataets using Big Query. Take labs to earn points. The faster you complete the lab objectives, the higher your score.
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Welcome Gamers! Today's game is all about experimenting with Big Query for Machine Learning! Use real life case studies to learn various concepts of BQML and have fun. Take labs to earn points. The faster you complete the lab objectives, the higher your score.
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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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Welcome Gamers! Have fun in today's game with Big Query concepts and Data Warehousing. Learn how to create new tables, pipelines and ingest dataets using Big Query. Take labs to earn points. The faster you complete the lab objectives, the higher your score.
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