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Michael Esakov

Mitglied seit 2020

Gold League

44105 Punkte
Generative KI in Agent Platform nutzen Earned Jan 8, 2026 EST
Freigegebene Daten über die Daten-Cloud von Google nutzen Earned Mai 21, 2025 EDT
Data Mesh mit Knowledge Catalog aufbauen Earned Mai 21, 2025 EDT
Fehlerbehebung für Google Workspace Earned Mai 15, 2025 EDT
Gemini-Modelle in BigQuery nutzen Earned Mai 15, 2025 EDT
Mit Gemini in BigQuery produktiver arbeiten Earned Mai 15, 2025 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Apr 23, 2025 EDT
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud Earned Apr 23, 2025 EDT
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned Apr 21, 2025 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned Apr 18, 2025 EDT
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten Earned Apr 16, 2025 EDT
Data Warehouse mit BigQuery erstellen Earned Apr 15, 2025 EDT
Sicherheit in Google Workspace Earned Apr 15, 2025 EDT
Data Governance bei der Google Workspace-Nutzung Earned Apr 15, 2025 EDT
Google Workspace-Hauptdienste Earned Apr 15, 2025 EDT
Nutzer- und Ressourcenverwaltung in Google Workspace Earned Apr 15, 2025 EDT
Einführung in Data Engineering in Google Cloud Earned Apr 14, 2025 EDT
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep Earned Apr 13, 2025 EDT
Einführung in die Google Cloud-Infrastruktur: Hauptdienste Earned Apr 10, 2025 EDT
Exploring and Preparing your Data with BigQuery Earned Apr 10, 2025 EDT
Einführung in die Google Cloud-Infrastruktur: Grundlagen Earned Mär 19, 2025 EDT

Mit dem Skill-Logo Generative KI in Agent Platform nutzen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Textgenerierung, Bild- und Videoanalyse für eine verbesserte Erstellung von Inhalten und die Verwendung von Funktionsaufrufen in der Gemini API. Sie erfahren, wie Sie ausgefeilte Gemini-Techniken einsetzen, multimodale Inhalte erstellen und in KI-Projekten noch mehr Möglichkeiten nutzen können.

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Holen Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Freigegebene Daten über die Daten-Cloud von Google nutzen abschließen. In diesem Kurs erwerben Sie praktische Kenntnisse mit Google Cloud-Partnern für die Datenfreigabe, die eigene Datasets haben, die Kundinnen und Kunden für ihre Anwendungsfälle in der Analyse verwenden können. Kundinnen und Kunden können diese Daten abonnieren, sie in ihrer eigenen Plattform abfragen und um ihre eigenen Datasets erweitern sowie ihre Visualisierungstools für kundenorientierte Dashboards verwenden.

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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.

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Dieser Kurs soll Google Workspace-Admins auf die Behebung häufiger Probleme in Google Workspace vorbereiten. Teilnehmende lernen, wie sie Probleme in Gmail, Google Kalender und Google Drive diagnostizieren und beheben und wie sie die Admin-Konsole bedienen. Außerdem lernen sie, wie sie Audit-Logs analysieren, um Sicherheitsprobleme zu beheben, und wie sie Informationen erfassen und verfügbare Ressourcen nutzen, um technische Probleme zu beheben und zu melden.

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In diesem Kurs wird gezeigt, wie Sie KI-/ML-Modelle für Aufgaben basierend auf generativer KI in BigQuery verwenden. Anhand eines praktischen Anwendungsfalls zum Customer-Relationship-Management lernen Sie den Workflow zur Lösung eines Geschäftsproblems mit Gemini-Modellen kennen. Zur besseren Nachvollziehbarkeit bietet der Kurs auch eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für das Programmieren von Lösungen mithilfe von SQL-Abfragen und Python-Notebooks.

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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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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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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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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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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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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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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.

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In diesem Kurs lernen die Teilnehmenden, wie sie ihre Google Workspace-Umgebung schützen können. Sie implementieren strenge Passwortrichtlinien und die Bestätigung in zwei Schritten, um den Nutzerzugriff zu steuern. Anschließend lernen sie, wie sie mit dem Sicherheitsprüftool Risiken proaktiv erkennen und darauf reagieren können. Als Nächstes verwalten sie den Zugriff auf Drittanbieter-Anwendungen und Mobilgeräte, um für Sicherheit zu sorgen. Abschließend setzen die Teilnehmenden Maßnahmen für E-Mail-Sicherheit und Compliance um, die Unternehmensdaten schützen sollen.

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In diesem Kurs wird vermittelt, wie Daten in einer Google Workspace-Umgebung verwaltet werden. Die Teilnehmenden lernen, wie sie Regeln zum Schutz vor Datenverlust in Gmail und Drive einrichten, um Datenlecks zu verhindern. Anschließend erfahren sie, wie sie Google Vault für die Aufbewahrung, die Sicherung und das Abrufen von Daten nutzen können. Als Nächstes lernen sie, wie sie Datenregionen und Exporteinstellungen so konfigurieren, dass sie den Vorschriften entsprechen. Außerdem wird gezeigt, wie Daten mithilfe von Labels klassifiziert werden können, um sie besser zu organisieren und zu schützen.

Weitere Informationen

In diesem Kurs werden die Hauptdienste von Google Workspace umfassend behandelt. Teilnehmende lernen, wie sie Einstellungen für diese Dienste aktivieren, deaktivieren und konfigurieren können, darunter Gmail, Google Kalender, Google Drive, Google Meet, Google Chat und Google Docs. Anschließend erfahren sie, wie sie Gemini bereitstellen und verwalten können, um Nutzende zu unterstützen. Schließlich werden Anwendungsfälle für AppSheet und Apps Script untersucht, in denen Aufgaben automatisiert und die Funktionen von Google Workspace-Anwendungen erweitert werden.

Weitere Informationen

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Nutzende und Ressourcen in Google Workspace verwalten. Die Teilnehmenden lernen, wie sie Organisationseinheiten so konfigurieren, dass sie den Anforderungen ihres Unternehmens entsprechen. Außerdem erfahren sie, wie sie verschiedene Arten von Google-Gruppen verwalten. Darüber hinaus wird die Verwaltung von Domaineinstellungen in Google Workspace behandelt. Schließlich wird gezeigt, wie Ressourcen in einer Google Workspace-Umgebung optimiert und strukturiert werden.

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In diesem Kurs lernen Sie Data Engineering on Google Cloud sowie die Rollen und Verantwortlichkeiten von Data Engineers kennen und sehen, wie diese mit den Angeboten von Google Cloud zusammenhängen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Herausforderungen im Bereich Data Engineering meistern können.

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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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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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In this course, we see what the common challenges faced by data analysts are and how to solve them with the big data tools on Google Cloud. You’ll pick up some SQL along the way and become very familiar with using BigQuery and Dataprep to analyze and transform your datasets. This is the first course of the From Data to Insights with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights course.

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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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