Roy Rebello
Mitglied seit 2020
[DEPRECATED] Google Cloud: Prompt Engineering Guide
Earned Feb 21, 2026 EST
Google Cloud-Netzwerk einrichten
Earned Okt 14, 2024 EDT
Baseline: Deploy & Develop
Earned Okt 13, 2024 EDT
Google Cloud Architecture: Design Principles
Earned Okt 13, 2024 EDT
ML-Lösungen mit Vertex AI erstellen und bereitstellen
Earned Jun 17, 2024 EDT
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten
Earned Jun 17, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
Earned Mai 26, 2024 EDT
Production Machine Learning Systems
Earned Mai 26, 2024 EDT
Grundlagen der Sicherheit und Identitätsverwaltung
Earned Mai 26, 2024 EDT
Bilder mit TensorFlow in Google Cloud klassifizieren
Earned Mai 26, 2024 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Mai 25, 2024 EDT
Einführung in Vertex AI Studio
Earned Mai 18, 2024 EDT
Generative KI kennenlernen – Agent Platform
Earned Mär 26, 2024 EDT
BigQuery für Machine Learning
Earned Mär 26, 2024 EDT
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud
Earned Feb 14, 2024 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud
Earned Okt 24, 2023 EDT
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud
Earned Okt 24, 2023 EDT
Data Warehouse mit BigQuery erstellen
Earned Okt 22, 2023 EDT
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
Earned Okt 22, 2023 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Okt 8, 2023 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Okt 8, 2023 EDT
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep
Earned Okt 8, 2023 EDT
Vertex AI
Earned Jun 18, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned Jun 18, 2023 EDT
Einführung in Vertex AI Studio
Earned Jun 18, 2023 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen
Earned Jun 18, 2023 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Jun 18, 2023 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Jun 18, 2023 EDT
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Jun 18, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Jun 18, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Jun 18, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Jun 18, 2023 EDT
Einführung in generative KI
Earned Jun 18, 2023 EDT
Serverlose Apps mit Firebase entwickeln
Earned Mai 20, 2023 EDT
Serverlose Anwendungen in Cloud Run entwickeln
Earned Mai 20, 2023 EDT
Netzwerk mit Cloud Armor absichern
Earned Mai 20, 2023 EDT
Google Kubernetes Engine Best Practices: Security
Earned Mai 14, 2023 EDT
Grundlegende Sicherheitsfunktionen in Google Cloud implementieren
Earned Mai 14, 2023 EDT
Using the Cloud SDK Command Line
Earned Jan 3, 2023 EST
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud
Earned Okt 26, 2022 EDT
Diwali Game 2: Lanterns and Looker
Earned Okt 24, 2022 EDT
Anthos
Earned Sep 3, 2022 EDT
Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen
Earned Aug 31, 2022 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten
Earned Nov 23, 2021 EST
Referenz – Infrastruktur
Earned Nov 23, 2021 EST
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen
Earned Okt 24, 2021 EDT
Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen
Earned Okt 9, 2021 EDT
Kubernetes in Google Cloud
Earned Aug 15, 2020 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Aug 15, 2020 EDT
Google Cloud – Grundlagen
Earned Aug 13, 2020 EDT
Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.
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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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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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In this course, you’ll learn how to apply the Google Cloud Well-Architected Framework to design resilient, production-grade cloud environments. You’ll analyze real-world challenges across six distinct industries to balance competing priorities like low-latency performance, ironclad security, and carbon efficiency. By the end, you'll possess a practical architectural playbook and the critical thinking skills needed to lead reviews and optimize cloud workloads in the field.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs ML-Lösungen mit Vertex AI erstellen und bereitstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse nach. Sie lernen in diesem Kurs, wie Sie die Vertex AI-Plattform von Google Cloud, AutoML und benutzerdefinierte Trainingsdienste nutzen, um Machine-Learning-Modelle zu trainieren, zu bewerten, abzustimmen, zu erklären und bereitzustellen. Dieser Kurs richtet sich an professionelle Data Scientists und Machine Learning Engineers. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über Produkte und Dienste von Google Cloud belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Umgebung anzuwenden. Absolvieren Sie diese Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein digitales Abzeichen zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Erstellen von Pipelines für die Datentransformation nach BigQuery mithilfe von Dataprep von Trifacta; Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) von Workflows mit Cloud Storage, Dataflow und BigQuery; und Erstellen von Machine-Learning-Modellen mithilfe von BigQuery ML.
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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.
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This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators.
This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.
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Sicherheit hat bei Google Cloud-Diensten oberste Priorität. Google Cloud verfügt daher über spezielle Tools, die beim Thema Schutz und Identität für Sicherheit in Ihren Projekten sorgen. In diesem Kurs für Einsteiger sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Google Cloud Identity and Access Management (IAM), einer erprobten Lösung für die Verwaltung von Nutzer- und VM-Konten. Außerdem erhalten Sie Einblicke in die Netzwerksicherheit, indem Sie Virtual Private Clouds (VPCs) und virtuelle private Netzwerke (VPNs) bereitstellen. Darüber hinaus lernen Sie, welche Tools Sie zum Schutz vor Sicherheitsbedrohungen und Datenverlusten einsetzen können.
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Mit dem Skill-Logo für den Kurs Bilder mit TensorFlow in Google Cloud klassifizieren erwerben Sie Kenntnisse in der Verwendung von TensorFlow und Vertex AI zum Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen. Sie arbeiten hauptsächlich mit nutzerverwalteten Vertex AI Workbench-Notebooks.
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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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Dieser Kurs bietet eine Einführung in Vertex AI Studio, ein Tool für die Interaktion mit generativen KI-Modellen sowie das Prototyping von Geschäftsideen und ihre Umsetzung. Anhand eines eindrucksvollen Anwendungsfalls, ansprechender Lektionen und einer praktischen Übung lernen Sie den Lebenszyklus vom Prompt bis zum Produkt kennen und erfahren, wie Sie Vertex AI Studio für multimodale Gemini-Anwendungen, Prompt-Design, Prompt Engineering und Modellabstimmung einsetzen können. Ziel ist es, Ihnen aufzuzeigen, wie Sie das Potenzial von generativer KI in Ihren Projekten mit Vertex AI Studio ausschöpfen.
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Der Kurs „Generative KI kennenlernen – Agent Platform“ umfasst eine Reihe von Labs zur Verwendung von generativer KI in Google Cloud. In den Labs lernen Sie, wie Sie die Gemini-Modelle in der Agent Platform verwenden. Sie erfahren, wie Sie Prompts erstellen, Best Practices anwenden und die Modelle für Ideenfindung, Textklassifizierung, Textextraktion, Textzusammenfassung und mehr nutzen. Außerdem zeigen wir Ihnen, wie Sie ein Foundation Model durch benutzerdefiniertes Training in der Agent Platform abstimmen und auf einem Endpunkt in der Agent Platform bereitstellen.
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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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In diesem Kurs lernen Sie die KI- und ML-Funktionen von Google Cloud kennen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Entwicklung von Projekten mit generativer und prädiktiver KI. Dabei werden die verschiedenen Technologien, Produkte und Tools vorgestellt, die während des gesamten Data-to-AI-Lebenszyklus verfügbar sind. Data Scientists, Fachkräfte für KI-Entwicklung und ML-Engineers können ihr Fachwissen durch interaktive Übungen erweitern.
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Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.
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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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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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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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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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This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
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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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Welcome Gamers! Learn Google Cloud's Vertex AI, all while having fun! Vertex AI is Google Cloud's unified ML platform for solving your tough business problems. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.
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Earn a skill badge by completing the Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models and Introduction to Responsible AI courses. By passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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Dieser Kurs bietet eine Einführung in Vertex AI Studio, ein Tool für die Interaktion mit generativen KI-Modellen sowie das Prototyping von Geschäftsideen und ihre Umsetzung. Anhand eines eindrucksvollen Anwendungsfalls, ansprechender Lektionen und einer praktischen Übung lernen Sie den Lebenszyklus vom Prompt bis zum Produkt kennen und erfahren, wie Sie Vertex AI Studio für multimodale Gemini-Anwendungen, Prompt-Design, Prompt Engineering und Modellabstimmung einsetzen können. Ziel ist es, Ihnen aufzuzeigen, wie Sie das Potenzial von generativer KI in Ihren Projekten mit Vertex AI Studio ausschöpfen.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Deep Learning ein Modell zur Bilduntertitelung erstellen. Sie lernen die verschiedenen Komponenten eines solchen Modells wie den Encoder und Decoder und die Schritte zum Trainieren und Bewerten des Modells kennen. Nach Abschluss dieses Kurses haben Sie folgende Kompetenzen erworben: Erstellen eigener Modelle zur Bilduntertitelung und Verwenden der Modelle zum Generieren von Untertiteln
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Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Transformer-Architektur und das BERT-Modell (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Sie lernen die Hauptkomponenten der Transformer-Architektur wie den Self-Attention-Mechanismus kennen und erfahren, wie Sie diesen zum Erstellen des BERT-Modells verwenden. Darüber hinaus werden verschiedene Aufgaben behandelt, für die BERT genutzt werden kann, wie etwa Textklassifizierung, Question Answering und Natural-Language-Inferenz. Der gesamte Kurs dauert ungefähr 45 Minuten.
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In diesem Kurs wird der Aufmerksamkeitsmechanismus vorgestellt. Dies ist ein leistungsstarkes Verfahren, das die Fokussierung neuronaler Netzwerke auf bestimmte Abschnitte einer Eingabesequenz ermöglicht. Sie erfahren, wie der Aufmerksamkeitsmechanismus funktioniert und wie Sie damit die Leistung verschiedener Machine Learning-Tasks wie maschinelle Übersetzungen, Zusammenfassungen von Texten und Question Answering verbessern können.
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Dieser Kurs vermittelt Ihnen eine Zusammenfassung der Encoder-Decoder-Architektur, einer leistungsstarken und gängigen Architektur, die bei Sequenz-zu-Sequenz-Tasks wie maschinellen Übersetzungen, Textzusammenfassungen und dem Question Answering eingesetzt wird. Sie lernen die Hauptkomponenten der Encoder-Decoder-Architektur kennen und erfahren, wie Sie diese Modelle trainieren und bereitstellen können. Im dazugehörigen Lab mit Schritt-für-Schritt-Anleitung können Sie in TensorFlow von Grund auf einen Code für eine einfache Implementierung einer Encoder-Decoder-Architektur erstellen, die zum Schreiben von Gedichten dient.
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In diesem Kurs werden Diffusion-Modelle vorgestellt, eine Gruppe verschiedener Machine Learning-Modelle, die kürzlich einige vielversprechende Fortschritte im Bereich Bildgenerierung gemacht haben. Diffusion-Modelle basieren auf physikalischen Konzepten der Thermodynamik und sind in den letzten Jahren in der Forschung und Industrie sehr beliebt geworden. Dabei stützen sich Diffusion-Modelle auf viele innovative Modelle und Tools zur Bildgenerierung in Google Cloud. In diesem Kurs werden Ihnen die theoretischen Grundlagen der Diffusion-Modelle erläutert und wie Sie diese Modelle über Vertex AI trainieren und bereitstellen können.
Weitere Informationen
In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird erklärt, was verantwortungsbewusste Anwendung von KI bedeutet, warum sie wichtig ist und wie Google dies in seinen Produkten berücksichtigt. Darüber hinaus werden die 7 KI-Grundsätze von Google behandelt.
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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird untersucht, was Large Language Models (LLM) sind, für welche Anwendungsfälle sie genutzt werden können und wie die LLM-Leistung durch Feinabstimmung von Prompts gesteigert werden kann. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, die das Entwickeln eigener Anwendungen basierend auf generativer KI ermöglichen.
Weitere Informationen
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 generative KI-Anwendungen entwickeln können.
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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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Mit dem Skill-Logo Serverlose Anwendungen in Cloud Run entwickeln weisen Sie Kenntnisse in den folgenden Bereichen nach: Cloud Run für Datenmanagement in Cloud Storage integrieren, mit Cloud Run und Pub/Sub die Architektur von asynchronen, ausfallsicheren Systemen erstellen, REST API-Gateways basierend auf Cloud Run aufbauen und Dienste auf Cloud Run entwickeln und bereitstellen.
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Hier erfahren Sie, wie Sie Ihre Bereitstellungen in Google Cloud schützen Themen im Einzelnen: Wie Sie mit der Bot-Verwaltung von Cloud Armor das Bot-Risiko minimieren und den Zugriff von automatisierten Clients steuern, wie Sie mit Cloud Armor-Denylisten den Zugriff auf Ihren HTTP(S)-Load Balancer am Rand von Google Cloud einschränken oder zulassen; Cloud Armor-Sicherheitsrichtlinien anwenden, um den Zugriff auf Cache-Objekte in Cloud CDN und Google Cloud Storage einzuschränken; und häufige Sicherheitslücken mit Cloud Armor WAF-Regeln beheben.
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Get Anthos Ready. This Google Kubernetes Engine-centric quest of best practice hands-on labs focuses on security at scale when deploying and managing production GKE environments -- specifically role-based access control, hardening, VPC networking, and binary authorization.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Grundlegende Sicherheitsfunktionen in Google Cloud implementieren weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Erstellen und Zuweisen von Rollen mit Identity and Access Management (IAM); Erstellen und Verwalten von Dienstkonten; Herstellen einer privaten Verbindung zwischen Virtual Private Cloud-Netzwerken (VPC); Beschränken des Anwendungszugriffs mithilfe von Identity-Aware Proxy; Verwalten von Schlüsseln und verschlüsselten Daten mit Cloud Key Management Service (KMS); und Erstellen eines privaten Kubernetes-Clusters.
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For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.
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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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Like lanterns on the streets of cities, Looker shines light on data to give deeper insights. Join this game to learn how to write LookML code to create new dimensions and measures, create derived tables and join them to Explores, filter Explores, and define caching policies in LookML. Earn the badge for an arcade point and get one step closer to your swag goal.
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Welcome to Cloud Hero, Gamers! Click "Join this Game" to start this game. To modify your player name or avatar, go to your My Account page at https://google.qwiklabs.com. Points are earned by completing the steps in the lab.... and bonus points are earned for speed....
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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen abschließen. Dabei lernen Sie verschiedene netzwerkbezogene Ressourcen kennen, mit denen Sie Ihre Anwendungen in Google Cloud erstellen, skalieren und schützen können.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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
Mit dem Skill-Logo Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Grundsätze von Infrastruktur als Code (IaC) unter Verwendung von Terraform, Bereitstellen und Verwalten von Google Cloud-Ressourcen mit Terraform-Konfigurationen, effektives Statusmanagement (lokal und remote) und die Modularisierung von Terraform-Code für Wiederverwendbarkeit und Organisation.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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 – Grundlagen“ 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 – Grundlagen ist eine erstklassige Einführung in die grundlegenden Funktionen der Plattform.
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