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Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Sagar Solanki

Mitglied seit 2025

Diamond League

25225 Punkte
Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud Earned Feb 23, 2026 EST
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten Earned Feb 7, 2026 EST
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen Earned Feb 1, 2026 EST
Google Security Operations - Deep Dive Earned Jan 31, 2026 EST
Google Security Operations - Fundamentals Earned Jan 29, 2026 EST
Feature Engineering Earned Jan 19, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI Earned Jan 16, 2026 EST
Einführung in Large Language Models Earned Jan 16, 2026 EST
Einführung in generative KI Earned Jan 15, 2026 EST
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten Earned Jan 13, 2026 EST
Working with Notebooks in Vertex AI Earned Jan 13, 2026 EST
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud Earned Dez 28, 2025 EST
Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen Earned Dez 27, 2025 EST
Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level Earned Dez 26, 2025 EST
Die vielfältigen Formen generativer KI Earned Dez 25, 2025 EST
Generative KI: Grundlegende Konzepte Earned Dez 25, 2025 EST
Generative KI ist mehr als nur Chatbots Earned Dez 24, 2025 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned Dez 3, 2025 EST
Einführung in die Google Cloud-Infrastruktur: Grundlagen Earned Mär 2, 2025 EST
Kostenoptimierung für die Google Kubernetes Engine Earned Mär 1, 2025 EST
Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen Earned Feb 24, 2025 EST
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren Earned Feb 23, 2025 EST
Architecting with Google Kubernetes Engine: Production Earned Feb 22, 2025 EST
Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads Earned Feb 17, 2025 EST
Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations Earned Feb 8, 2025 EST
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur Earned Feb 8, 2025 EST

This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.

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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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgendem Bereich nach: Erstellen und Bewerten von Machine-Learning-Modellen mit BigQuery ML, um Datenvorhersagen zu treffen.

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Take the next steps in working with the Chronicle Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on cusotmization and tuning.

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This course covers the baseline skills needed for the Google Security Operations Platform. The modules will cover specific actions and features that security engineers should become familiar with to start using the toolset.

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This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.

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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 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.

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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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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 Dataproc sowie Aufrufen von ML-APIs, einschließlich der Cloud Natural Language API, Cloud Speech-to-Text API und Video Intelligence API.

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This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.

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In diesem Kurs lernen Sie die KI- und ML-Funktionen von Google Cloud kennen. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Projekten mit generativer und prädiktiver KI. Dabei werden die verschiedenen Technologien, Produkte und Tools vorgestellt, die für den gesamten Lebenszyklus der Datenaufbereitung für KI verfügbar sind. Data Scientists, KI-Entwickler*innen und ML-Engineers können ihr Fachwissen durch interaktive Übungen erweitern.

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„Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen“ ist der fünfte und letzte Kurs des Lernpfads „Gen AI Leader“. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Unternehmen mit benutzerdefinierten generativen KI-Agenten spezifische geschäftliche Herausforderungen meistern können. Sie lernen, wie Sie einen einfachen Agenten für generative KI erstellen, und machen sich mit den Komponenten dieser Agenten vertraut, z. B. mit Modellen, Reasoning Loops und Tools.

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„Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level“ ist der vierte Kurs des Lernpfads „Generative AI Leader“. In diesem Kurs werden die auf generativer KI basierenden Anwendungen von Google vorgestellt, zum Beispiel Gemini für Workspace und NotebookLM. Darin werden Konzepte wie Fundierung, Retrieval-Augmented Generation, das Erstellen effektiver Prompts und das Entwickeln automatisierter Workflows erläutert.

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„Die vielfältigen Formen generativer KI“ ist der dritte Kurs des Lernpfads „Generative AI Leader“. Generative KI verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten und mit der Welt um uns herum interagieren. Aber wie können Sie als Führungskraft die Möglichkeiten von KI nutzen, um echte Geschäftsergebnisse zu erzielen? In diesem Kurs lernen Sie die verschiedenen Ebenen der Entwicklung von generativen KI-Lösungen, die Angebote von Google Cloud und die Faktoren kennen, die bei der Auswahl einer Lösung zu berücksichtigen sind.

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„Generative KI: Grundlegende Konzepte“ ist der zweite Kurs des Lernpfads „Generative AI Leader“. In diesem Kurs lernen Sie die grundlegenden Konzepte der generativen KI kennen. Sie erfahren, wie sich KI, ML und generative KI unterscheiden und wie generative KI geschäftliche Herausforderungen mithilfe verschiedener Datentypen bewältigt. Außerdem erhalten Sie Einblicke in die Strategien von Google Cloud, um die Einschränkungen von Foundation Models zu überwinden, und in die wichtigsten Herausforderungen für eine verantwortungsbewusste und sichere KI-Entwicklung und ‑Bereitstellung.

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„Generative KI ist mehr als nur Chatbots“ ist der erste Kurs des Lernpfads „Generative AI Leader“ und hat keine Voraussetzungen. In diesem Kurs geht es nicht nur um die Grundlagen von Chatbots, sondern auch um das wahre Potenzial von generativer KI für Ihr Unternehmen. Sie lernen Konzepte wie Foundation Models und Prompt Engineering kennen, die für die Nutzung der Leistungsfähigkeit von generativer KI entscheidend sind. Außerdem werden wichtige Überlegungen behandelt, die Sie bei der Entwicklung einer erfolgreichen Strategie für generative KI für Ihr Unternehmen berücksichtigen sollten.

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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE). You'll review NotebookLM features, create a notebook, and use the 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 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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Kostenoptimierung für die Google Kubernetes Engine weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Erstellen und Verwalten von Clustern für mehrere Mandanten, Überwachen der Ressourcenauslastung nach Namespace, Konfigurieren des Cluster- und Pod-Autoscalings zur Steigerung der Effizienz, Einrichten des Load Balancings zur optimalen Verteilung von Ressourcen und Implementieren von Aktivitäts- und Bereitschaftsprüfungen zum Sicherstellen von Anwendungszustand und Kosteneffektivität.

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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.

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.

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In this course, you'll learn about Kubernetes and Google Kubernetes Engine (GKE) security; logging and monitoring; and using Google Cloud managed storage and database services from within GKE. This is the second course of the Architecting with Google Kubernetes Engine series. After completing this course, enroll in the Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process course or the Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos course.

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In "Architecting with Google Kubernetes Engine- Workloads", you'll embark on a comprehensive journey into cloud-native application development. Throughout the learning experience, you'll explore Kubernetes operations, deployment management, GKE networking, and persistent storage. This is the first course of the Architecting with Google Kubernetes Engine series. After completing this course, enroll in the Architecting with Google Kubernetes Engine- Production course.

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In this course, "Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations," you get a review of the layout and principles of Google Cloud, followed by an introduction to creating and managing software containers and an introduction to the architecture of Kubernetes. This is the first course of the Architecting with Google Kubernetes Engine series. After completing this course, enroll in the Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads course.

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In „Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur“ werden wichtige Konzepte und die Terminologie für die Arbeit mit Google Cloud vorgestellt. In Videos und praxisorientierten Labs werden viele Computing- und Speicherdienste von Google Cloud sowie wichtige Tools für die Ressourcen- und Richtlinienverwaltung präsentiert und miteinander verglichen.

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