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Nikhil Dhumale

Mitglied seit 2022

Silver League

36300 Punkte
Monitoring und Logging mit Google Cloud Observability Earned Jul 9, 2022 EDT
DEPRECATED Google Cloud's Operations Suite Earned Jul 9, 2022 EDT
Kubernetes in Google Cloud Earned Jul 9, 2022 EDT
Workspace: Add-ons Earned Jul 8, 2022 EDT
Google Cloud-Netzwerk entwickeln Earned Jul 8, 2022 EDT
Cloud-Entwicklung Earned Jul 4, 2022 EDT
Cloud Healthcare API Earned Jul 4, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Warehousing Earned Jul 4, 2022 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned Jul 4, 2022 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren Earned Jul 4, 2022 EDT
BigQuery für Machine Learning Earned Jun 30, 2022 EDT
Data Warehouse mit BigQuery erstellen Earned Jun 23, 2022 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen Earned Jun 22, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned Jun 21, 2022 EDT
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten Earned Jun 21, 2022 EDT
Google Developer – Grundlagen Earned Jun 21, 2022 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Jun 21, 2022 EDT
Google Cloud-Kosten verstehen lernen Earned Jun 20, 2022 EDT
Referenz – Infrastruktur Earned Jun 20, 2022 EDT
APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden Earned Jun 20, 2022 EDT
DEPRECATED Language, Speech, Text, & Translation with Google Cloud APIs Earned Jun 20, 2022 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned Jun 20, 2022 EDT
Machine Learning APIs Earned Jun 20, 2022 EDT
Intro to ML: Image Processing Earned Jun 20, 2022 EDT
Einführung in Machine Learning: Language Processing Earned Jun 20, 2022 EDT
Referenz – Big Data, Machine Learning und KI Earned Jun 20, 2022 EDT
Google Cloud – Grundlagen Earned Apr 29, 2022 EDT

Mit dem Skill-Logo Monitoring und Logging mit Google Cloud Observability weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Überwachen virtueller Maschinen in der Compute Engine, Einsetzen von Cloud Monitoring für Verwaltung mehrerer Projekte, Erweitern von Monitoring- und Logging-Funktionen zur Nutzung in Cloud Functions, Erstellen und Senden von benutzerdefinierten Anwendungsmesswerten und Konfigurieren von Cloud Monitoring-Benachrichtigungen auf der Grundlage benutzerdefinierter Messwerte.

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Learn the ins and outs of Google Cloud's operations suite, an important service for generating insights into the health of your applications. It provides a wealth of information in application monitoring, report logging, and diagnoses. These labs will give you hands-on practice with and will teach you how to monitor virtual machines, generate logs and alerts, and create custom metrics for application data. It is recommended that the students have at least earned a Badge by completing the Google Cloud Essentials. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this course, enroll in and finish the challenge lab at the end of the Monitor and Log with Google Cloud Operations Suite to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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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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This course demonstrates the power of integrating Google Cloud services and tools with Workspace applications - like using Node.js to build a survey bot, the Natural Language API to recognize sentiment in a Google Doc, and building a chat bot with Apps Script.

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Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Google Cloud-Netzwerk entwickeln abschließen. Dabei wird anhand verschiedener Aufgaben behandelt, wie Sie Anwendungen bereitstellen und beobachten, darunter: IAM-Rollen prüfen, den Zugriff auf Projekte ermöglichen/entfernen, VPC-Netzwerke erstellen, Compute Engine-VMs bereitstellen und beobachten, SQL-Abfragen schreiben, VMs in der Compute Engine bereitstellen und beobachten sowie Anwendungen mithilfe von Kubernetes und mehreren Deploymentmodellen bereitstellen.

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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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Cloud Healthcare API bridges the gap between care systems and applications built on Google Cloud. By supporting standards-based data formats and protocols of existing healthcare technologies, Cloud Healthcare API connects your data to advanced Google Cloud capabilities, including streaming data processing with Cloud Dataflow, scalable analytics with BigQuery, and machine learning with Cloud Machine Learning Engine. In this Quest you will use the Cloud Healthcare API to ingest and process data in the industry standard FHIR, HL7v2 and DICOM formats, train a TensorFlow model for prediction with FHIR data, and also gain practice with de-identification of datasets.

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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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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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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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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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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 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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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 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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In diesem Einführungskurs erfahren Anwendungsentwickler, wie sie mit dem Google Cloud-Ökosystem sichere, skalierbare und intelligente cloudnative Anwendungen erstellen können. Sie lernen, wie Sie Anwendungen entwickeln und skalieren, ohne eine Infrastruktur einzurichten, Datenanalysen durchführen, Erkenntnisse aus Daten gewinnen und mit vortrainierten ML-APIs entwickeln, um maschinelles Lernen zu nutzen, auch wenn Sie kein Experte für maschinelles Lernen sind. Außerdem werden Sie die nahtlose Integration verschiedener Google-Dienste und APIs kennenlernen, mit denen Sie intelligente Anwendungen erstellen können.

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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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Dieser Kurs eignet sich am besten für Personen im Technologie- oder Finanzbereich, die für die Verwaltung von Google Cloud-Kosten verantwortlich sind. Sie lernen, wie Rechnungskonten eingerichtet, Ressourcen organisiert und Zugriffsberechtigungen für die Abrechnung verwaltet werden. In den praxisorientierten Labs lernen Sie, wie Sie Rechnungen abrufen, Ihre Abrechnungsdaten mithilfe von BigQuery oder Google Sheets analysieren und individuelle Abrechnungs-Dashboards mit Data Studio erstellen können. Verweise auf Links in den Videos sind in folgendem Dokument abrufbar: Zusätzliche Ressourcen.

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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.

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Sichern Sie sich das Skill-Logo für Fortgeschrittene, indem Sie den Kurs APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden abschließen – hier lernen Sie die grundlegenden Funktionen der folgenden Machine-Learning- und KI-Technologien kennen: Cloud Vision API, Cloud Translation API und Cloud Natural Language API.

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In this quest you will use a collection of Google APIs that are all related to language, and speech. You will use the Speech-to-Text API to transcribe an audio file into a text file, the Cloud Translation API to translate from one language to another, the Cloud Translation API to detect what language is being used and translate to a different language, the Natural Language API to classify text and analyze sentiment, and create synthetic speech.

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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.

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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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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.

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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.

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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 – 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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