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Von Google zertifizierte Lehrkraft – Prüfung für Stufe 2 (A)
Earned Aug 6, 2026 EDT
Die erste Gemini Enterprise-Anwendung erstellen
Earned Aug 4, 2026 EDT
Data Mesh mit Knowledge Catalog aufbauen
Earned Jul 25, 2026 EDT
Arcade Simulator: Data Mesh Architect
Earned Jul 25, 2026 EDT
Data Warehouse mit BigQuery erstellen
Earned Jul 17, 2026 EDT
Stellen Sie Ihr Know-how über Google-Tools und Ihre Fähigkeiten im Bereich der fortgeschrittenen Technologieintegration unter Beweis. Um die Prüfung für Stufe 2 der Zertifizierung „Von Google zertifizierte Lehrkraft“ abzuschließen, absolvieren Sie bitte das Quiz und die Labs unten. (A)
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.
Mit dem Skill-Logo Data Mesh mit Knowledge Catalog aufbauen weisen Sie die folgenden Kenntnisse nach: Aufbauen eines Data Mesh mit Knowledge Catalog für mehr Datensicherheit, Governance und Discovery in Google Cloud. Sie fördern und testen Ihre Fähigkeiten beim Tagging von Assets, Zuweisen von IAM-Rollen und Bewerten der Datenqualität in Knowledge Catalog.
Welcome to this month's Arcade Simulator where you will be a Data Mesh Architect. In this simulation, you'll first tackle BigQuery to build date-partitioned tables, solve complex join pitfalls, and master nested data structures. Then, you'll shift to decentralized governance using Dataplex Knowledge Catalog to organize assets, assign metadata, and enforce strict cloud security. Complete with two realistic challenge labs, this simulation equips you to break down data silos, scale your infrastructure, and run a secure, seamless data mesh.
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.