Jiyeon Kang
Mitglied seit 2020
Silver League
12900 Punkte
Flutter Essentials
Earned Mär 28, 2022 EDT
BigQuery für Machine Learning
Earned Mär 28, 2022 EDT
Build Apps & Websites with Firebase
Earned Mär 28, 2022 EDT
DEPRECATED Application Development - Python
Earned Okt 7, 2021 EDT
Flutter Development
Earned Sep 28, 2021 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned Sep 28, 2021 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned Jul 11, 2021 EDT
DEPRECATED BigQuery for Marketing Analysts
Earned Jul 11, 2021 EDT
Serverlose Apps mit Firebase entwickeln
Earned Jun 25, 2021 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant
Earned Jun 24, 2021 EDT
Baseline: Deploy & Develop
Earned Jun 24, 2021 EDT
Migrating MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Service
Earned Mai 23, 2021 EDT
Data Science on Google Cloud
Earned Mai 23, 2021 EDT
Cloud SQL
Earned Mai 15, 2021 EDT
Website in Google Cloud erstellen
Earned Jan 17, 2021 EST
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Jan 16, 2021 EST
Google Cloud-Netzwerk einrichten
Earned Jan 11, 2021 EST
Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen
Earned Jan 11, 2021 EST
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Jan 8, 2021 EST
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
Earned Dez 26, 2020 EST
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Dez 25, 2020 EST
Data Warehouse mit BigQuery erstellen
Earned Dez 25, 2020 EST
DEPRECATED BigQuery for Data Warehousing
Earned Dez 7, 2020 EST
Machine Learning APIs
Earned Okt 28, 2020 EDT
Google Cloud Run Serverless Workshop
Earned Okt 17, 2020 EDT
Cloud Development
Earned Okt 17, 2020 EDT
Deployment Manager
Earned Okt 4, 2020 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten
Earned Sep 27, 2020 EDT
Google Developer Essentials
Earned Sep 27, 2020 EDT
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure
Earned Sep 19, 2020 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned Sep 19, 2020 EDT
Einführung in Machine Learning: Language Processing
Earned Aug 20, 2020 EDT
Referenz – Big Data, Machine Learning und KI
Earned Aug 19, 2020 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned Aug 19, 2020 EDT
[Deprecated] Data Science on Google Cloud: Machine Learning
Earned Jul 5, 2020 EDT
Referenz – Infrastruktur
Earned Mai 31, 2020 EDT
DevOps – Grundlagen
Earned Mai 31, 2020 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture
Earned Mai 31, 2020 EDT
Kubernetes in Google Cloud
Earned Mai 27, 2020 EDT
Cloud-Entwicklung
Earned Feb 3, 2020 EST
Google Cloud Essentials
Earned Jan 28, 2020 EST
Flutter is Google's UI toolkit for building beautiful, natively compiled applications for mobile, web, and desktop from a single codebase. In this quest you will learn how to create a Flutter app using generated template code. Be sure to tag #flutterfestival in your social posts!
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Sie möchten Machine-Learning-Modelle mithilfe von SQL in Minuten statt in Stunden erstellen? BigQuery ML sorgt für eine breite Nutzung von Machine Learning, indem es Datenanalysten ermöglicht, ML-Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu bewerten sowie mit den Modellen und vorhandenen SQL-Tools und ‑Fähigkeiten Vorhersagen zu treffen. In dieser Lab-Reihe experimentieren Sie mit verschiedenen Modelltypen und erfahren, was für ein gutes Modell notwendig ist.
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Firebase is a backend-as-service (Bass) platform for creating mobile and web applications. In this quest you will learn to build serverless web apps, import data into a serverless database, and build a Google Assistant application with Firebase and its Google Cloud integrations. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Python. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Python applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Python applications straight away.
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Explore the fundamentals of Flutter application development in this hands-on quest! Within this quest, you will build a "Hello World" Flutter application, design a frontend for a shopping application, and learn how to connect your Flutter applications to backend services. Each lab in this quest utilizes a pre-provisioned development environment allowing minimal setup to get into the application code!
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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
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Want to turn your marketing data into insights and build dashboards? Bring all of your data into one place for large-scale analysis and model building. Get repeatable, scalable, and valuable insights into your data by learning how to query it and using BigQuery. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
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Mit dem Skill-Logo Serverlose Apps mit Firebase entwickeln weisen Sie Kenntnisse in den folgenden Bereichen nach: serverlose Webanwendungen mit Firebase entwickeln, Firestore für die Datenbankverwaltung verwenden, Bereitstellungsprozesse mit Cloud Build automatisieren und Google Assistant-Funktionen in Ihre Anwendungen integrieren.
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With Google Assistant part of over a billion consumer devices, this quest teaches you how to build practical Google Assistant applications integrated with Google Cloud services via APIs. Example apps will use the Dialogflow conversational suite and the Actions and Cloud Functions frameworks. You will build 5 different applications that explore useful and fun tools you can extend on your own. No hardware required! These labs use the cloud-based Google Assistant simulator environment for developing and testing, but if you do have your own device, such as a Google Home or a Google Hub, additional instructions are provided on how to deploy your apps to your own hardware.
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In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.
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This course offers hands-on practice with migrating MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Service. You start with an introductory lab that briefly reviews how to get started with Cloud SQL for MySQL, including how to connect to Cloud SQL instances using the Cloud Console. Then, you continue with two labs focused on migrating MySQL databases to Cloud SQL using different job types and connectivity options available in Database Migration Service. The course ends with a lab on migrating MySQL user data when running Database Migration Service jobs.
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This is the first of two Quests of hands-on labs is derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform, 2nd Edition by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this first Quest, covering up through chapter 8, you are given the opportunity to practice all aspects of ingestion, preparation, processing, querying, exploring and visualizing data sets using Google Cloud tools and services.
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Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.
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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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Bereinigen von Daten mit Dataprep von Trifacta, Ausführen von Datenpipelines in Dataflow, Erstellen von Clustern und Ausführen von Apache Spark-Jobs in Managed Service for Apache Spark sowie Aufrufen von ML-APIs, einschließlich der Cloud Natural Language API, Cloud Speech-to-Text API und Video Intelligence API.
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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 Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Konfigurieren und Erstellen von Docker-Container-Images, Erstellen und Verwalten von Google Kubernetes Engine-Clustern, Verwenden von kubectl für eine effiziente Clusterverwaltung und Bereitstellen von Kubernetes-Anwendungen mit leistungsfähigen Continuous Delivery-Abläufen.
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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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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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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
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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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Looking to build or optimize your data warehouse? Learn best practices to Extract, Transform, and Load your data into Google Cloud with BigQuery. In this series of interactive labs you will create and optimize your own data warehouse using a variety of large-scale BigQuery public datasets. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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It's no secret that machine learning is one of the fastest growing fields in tech, and Google Cloud has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning APIs by taking labs like Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API. Looking for a hands-on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? Enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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Twelve years ago Lily started the Pet Theory chain of veterinary clinics, and has been expanding rapidly. Now, Pet Theory is experiencing some growing pains: their appointment scheduling system is not able to handle the increased load, customers aren't receiving lab results reliably through email and text, and veteranerians are spending more time with insurance companies than with their patients. Lily wants to build a cloud-based system that scales better than the legacy solution and doesn't require lots of ongoing maintenance. The team has decided to go with serverless technology. For the labs in the Google Cloud Run Serverless Quest, you will read through a fictitious business scenario in each lab and assist the characters in implementing a serverless solution. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google…
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The hands-on labs in this Quest are structured to give experienced app developers hands-on practice with the state-of-the-art developing applications in Google Cloud. The topics align with the Google Cloud Certified Professional Cloud Developer Certification. These labs follow the sequence of activities needed to create and deploy an app in Google Cloud from beginning to end. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, it is recommended that you also review the exam guide and other available preparation resources.
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If you’re looking to take your Google Cloud application to the next level, look no further than Deployment Manager. By automating the creation of GCP resources and services, Deployment Manager lets you focus on developing rather than maintaining. In this advanced-level quest, you will get hands on practice with Deployment Manager by building custom templates, automating Python and Jinja application instances, and scaling custom networks.
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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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This introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.
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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
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Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.
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Machine Learning gehört zu den am schnellsten wachsenden Technologiefeldern – und Google Cloud hat zu dessen Weiterentwicklung maßgeblich beigetragen. Dank zahlreicher APIs bietet Google Cloud ein Tool für nahezu jede Aufgabe im Bereich des maschinellen Lernens. In diesem Kurs für Einsteiger können Sie praktische Erfahrungen mit Machine Learning hinsichtlich der Sprachverarbeitung sammeln. Sie absolvieren Labs, in denen Sie Entitäten aus Text extrahieren, Sentiment- und Syntaxanalysen durchführen und die Speech-to-Text API für Transkriptionen verwenden.
Weitere Informationen
Big Data, Machine Learning und künstliche Intelligenz sind heutzutage sehr wichtige Themen. Diese Technologiefelder bringen jedoch sehr spezielle Anforderungen mit sich und es ist schwierig, einführende Materialien dafür zu finden. Google Cloud bietet nutzerfreundliche Dienste in diesen Bereichen an, die in diesem Kurs für Einsteiger behandelt werden. Verschaffen Sie sich Einblicke in die Nutzung von Tools wie BigQuery, der Cloud Speech API und Video Intelligence.
Weitere Informationen
TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
Weitere Informationen
This is the second of two courses of hands-on labs derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform, 2nd Edition by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this second Quest, covering chapter 9 through the end of the book, you extend the skills practiced in the first Quest, and run full-fledged machine learning jobs with state-of-the-art tools and real-world data sets, all using Google Cloud tools and services.
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Wenn Sie als Einsteiger im Bereich Cloudentwicklung nach praktischen Übungen suchen, die über reine Google Cloud-Grundlagen hinausgehen, ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie. Sie sammeln praktische Erfahrungen in Labs rund um Cloud Storage und andere wichtige Anwendungsdienste wie Cloud Monitoring und Cloud Functions. Dabei bauen Sie Ihre Fähigkeiten aus, um sie bei unterschiedlichen Google Cloud-Initiativen einsetzen zu können.
Weitere Informationen
Verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil durch DevOps. DevOps ist eine organisationsbezogene und kulturelle Bewegung, deren Ziel darin besteht, Software schneller bereitzustellen, die Zuverlässigkeit der Dienste zu verbessern und ein gemeinsames Verantwortungsbewusstsein unter den Software-Stakeholdern aufzubauen. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Google Cloud die Geschwindigkeit, Stabilität, Verfügbarkeit und Sicherheit bei der Softwarebereitstellung verbessern. DevOps Research and Assessment ist jetzt Teil von Google Cloud. Wie sieht es bei Ihrem Team aus? Absolvieren Sie dieses Multiple-Choice-Quiz mit fünf Fragen und finden Sie es heraus!
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This fundamental-level quest is unique amongst the other quest offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect Certification. From IAM, to networking, to Kubernetes engine deployment, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, we recommend that you also review the exam guide and other available preparation resources.
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Kubernetes ist das meistgenutzte System zur Orchestrierung von Containern. Die Google Kubernetes Engine wurde speziell für die Unterstützung verwalteter Kubernetes-Deployments in Google Cloud entwickelt. In diesem Kurs für Fortgeschrittene erfahren Sie, wie Sie Docker-Images und ‑Container konfigurieren und vollwertige Kubernetes Engine-Anwendungen bereitstellen. Sie erlernen die praktischen Fertigkeiten, die für die Einbindung der Containerorchestrierung in den eigenen Workflow erforderlich sind. Wenn Sie Ihre Fähigkeiten und Ihr Wissen unter Beweis stellen möchten, können Sie ein Challenge-Lab nach Abschluss des Kurses Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen absolvieren, um ein exklusives digitales Google Cloud-Logo zu erhalten.
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Dieser Kurs für Einsteiger unterscheidet sich von anderen Kursangeboten. Die Labs sind so gewählt, dass sie IT-Profis praktische Kenntnisse zu Themen und Diensten vermitteln, die Bestandteil der Zertifizierungsprüfung zum Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer sind. Die Labs des Kurses umfassen Themen wie IAM, Networking und Bereitstellung in der Kubernetes Engine, bei denen Sie Ihr Wissen über Google Cloud unter Beweis stellen können. Mithilfe der Übungen im Rahmen dieser Labs können Sie zwar Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten erweitern, Sie sollten sich jedoch auch den Prüfungsleitfaden und andere verfügbare Vorbereitungsressourcen ansehen.
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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 Essentials“ 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 Essentials ist eine erstklassige Einführung in die grundlegenden Funktionen der Plattform.
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