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Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Ayush Gupta

Mitglied seit 2025

Gold League

3748 Punkte
App Engine: 3 Möglichkeiten Earned Nov 19, 2025 EST
Erstellen serverloser Anwendungen mit Cloud Run Functions Earned Nov 19, 2025 EST
Daten über die Console in Google Cloud speichern, verarbeiten und verwalten Earned Nov 19, 2025 EST
Google Cloud-Netzwerk einrichten Earned Nov 18, 2025 EST
Website in Google Cloud erstellen Earned Nov 18, 2025 EST
Mit Apps Script und AppSheet entwickeln Earned Nov 18, 2025 EST
Apps entwickeln mit AppSheet Earned Nov 18, 2025 EST
Cloud-Zusammenarbeit und Produktivitäts-Workflows implementieren Earned Nov 18, 2025 EST
Erste Schritte mit Dataplex Earned Nov 16, 2025 EST
Erste Schritte mit Looker Earned Nov 16, 2025 EST
Serverlose APIs mit API Gateway bereitstellen und sichern Earned Nov 13, 2025 EST
Ereignisgesteuerte Messaging- und Automatisierungs-Workflows implementieren Earned Nov 13, 2025 EST
Cloud-Speicher- und Datenschutzlösungen implementieren Earned Nov 13, 2025 EST
Google Cloud Compute: Grundlagen Earned Nov 12, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Fairness und Bias Earned Nov 3, 2025 EST
Gemini-Modelle in BigQuery nutzen Earned Nov 2, 2025 EST
BigQuery Machine Learning für Inferenzen nutzen Earned Nov 2, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Modellbewertung Earned Nov 1, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI Earned Nov 1, 2025 EDT
Gemini für Data Scientists und Analysts Earned Nov 1, 2025 EDT

Erwerben Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs App Engine: 3 Möglichkeiten absolvieren, in dem Sie erfahren, wie Sie die App Engine mit Python, Go und PHP verwenden.

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Schließen Sie den Kurs Erstellen serverloser Anwendungen mit Cloud Run Functions ab und erwerben Sie ein Skill-Logo für Grundkenntnisse. Sie lernen, wie Sie Cloud Run Functions in der Google Cloud Console und über die Befehlszeile verwenden.

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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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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 Website in Google Cloud erstellen weisen Sie Grundkenntnisse nach. Dieser Kurs basiert auf der Videoreihe Get Cooking in Cloud und behandelt folgende Themen:Website in Cloud Run bereitstellenWebanwendung in Compute Engine hostenWebsite in der Google Kubernetes Engine erstellen, bereitstellen und skalierenVon einer monolithischen Anwendung zu einer Microservices-Architektur mit Cloud Build migrieren

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Erhalten Sie ein Skill-Logo für den Abschluss des Kurses Mit Apps Script und AppSheet entwickeln. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Chatbots entwickeln und den Script-Editor in einem beliebigen Dokument nutzen.

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Erhalten Sie ein Skill-Logo für den Abschluss des Kurses Apps entwickeln mit AppSheet. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Apps mit AppSheet entwickeln, konfigurieren und veröffentlichen können.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Cloud-Zusammenarbeit und Produktivitäts-Workflows implementieren abschließen. Darin lernen Sie die Plattform zur Zusammenarbeit von Google kennen und erfahren, wie Sie Gmail, Kalender, Meet, Drive, Sheets und AppSheet verwenden.

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Mit dem Skill-Logo Erste Schritte mit Dataplex weisen Sie Grundkenntnisse in den folgenden Bereichen nach: Dataplex-Assets erstellen, Aspekttypen erstellen, und Aspekte auf Einträge in Dataplex anwenden.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Erste Schritte mit Looker abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie Daten mit Looker Studio und Looker analysieren, visualisieren und kuratieren.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Serverlose APIs mit API Gateway bereitstellen und sichern abschließen. Dort lernen Sie, wie Sie mit dem vollständig verwalteten API Gateway APIs bereitstellen, schützen und verwalten.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Ereignisgesteuerte Messaging- und Automatisierungs-Workflows implementieren abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie Pub/Sub über die Cloud Console verwenden, wie Cloud Scheduler-Jobs Ihnen die Arbeit erleichtern können und in welchen Fällen Sie mit Pub/Sub Lite bei der Aufnahme großer Ereignisdatenmengen Geld sparen können.

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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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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Google Cloud Compute: Grundlagen abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie Compute Engine bei der Arbeit mit virtuellen Maschinen (VMs), nichtflüchtigen Speichern und Webservern nutzen.

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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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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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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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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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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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