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Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Navin Vinod

Mitglied seit 2025

Silver League

1396 Punkte
Erste Schritte mit Sensitive Data Protection Earned Dez 26, 2025 EST
Einen sicheren Data Lake in Cloud Storage erstellen Earned Dez 24, 2025 EST
Streamanalyse in BigQuery Earned Dez 24, 2025 EST
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Dez 23, 2025 EST
Gemini für den gesamten Softwareentwicklungs-Lebenszyklus Earned Dez 23, 2025 EST
Gemini für Anwendungsentwickler Earned Dez 23, 2025 EST
Einführung in generative KI Earned Dez 23, 2025 EST

Schließen Sie den Skill-Logo Erste Schritte mit Sensitive Data Protection ab, um Ihre Kenntnisse in den folgenden Bereichen nachzuweisen: Sensitive Data Protection-Dienste verwenden (einschließlich der Cloud Data Loss Prevention API), um sensible Informationen in Google Cloud zu prüfen, zu entfernen und zu de-identifizieren.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Einen sicheren Data Lake in Cloud Storage erstellen weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: einen Cloud Storage-Bucket sichern und konfigurieren, Gemini für die Textgenerierung verwenden, die IAM-Zugriffssteuerung verwalten und einen Dataplex-Lake für die Data Governance einrichten.

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Weisen Sie mit einem Skill-Logo Ihre Kenntnisse über Streamanalyse in BigQuery nach. In diesem Kurs wenden Sie sowohl Pub/Sub und Dataflow als auch BigQuery an, um Daten für die Analyse zu streamen.

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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 diesem Kurs erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Sie bei der Nutzung von Google-Produkten und -Diensten zum Entwickeln, Testen, Bereitstellen und Verwalten von Anwendungen unterstützen kann. Sie lernen, wie Sie mit Gemini eine Webanwendung entwickeln und debuggen, Tests entwickeln und Daten abfragen können. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie der Softwareentwicklungs-Lebenszyklus durch Gemini verbessert werden kann. Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Entwickler beim Erstellen von Anwendungen unterstützt. Sie lernen die Prompts kennen, mit denen Gemini Code erklären, Google Cloud-Dienste empfehlen und Code für Ihre Anwendungen generieren kann. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie die Anwendungsentwicklung durch Gemini verbessert wird. Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.

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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird erklärt, was generative KI ist, wie sie genutzt wird und wie sie sich von herkömmlichen Methoden für Machine Learning unterscheidet. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, mit denen Sie eigene Anwendungen basierend auf generativer KI entwickeln können.

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