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Jihoon Kim

Mitglied seit 2026

Diamond League

30197 Punkte
Mit Security Command Center gegen Bedrohungen und Sicherheitslücken vorgehen Earned Mai 26, 2026 EDT
Datentransformation in der Cloud Earned Mai 19, 2026 EDT
Encoder-Decoder-Architektur Earned Mai 17, 2026 EDT
Design Foundations for Streaming with Google Cloud Earned Mai 17, 2026 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Mai 17, 2026 EDT
Google Cloud Essentials Earned Mai 17, 2026 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell Earned Mai 17, 2026 EDT
Datenmanagement und ‑speicherung in der Cloud Earned Mai 15, 2026 EDT
Das Gelernte umsetzen: Vorbereitung auf die Arbeit als Cloud Data Analyst Earned Mai 15, 2026 EDT
Die Möglichkeiten des Storytelling: Daten in der Cloud visualisieren Earned Mai 15, 2026 EDT
Cloud-Speicher- und Datenschutzlösungen implementieren Earned Mai 15, 2026 EDT
Ereignisgesteuerte Anwendungen mit Eventarc entwickeln Earned Mai 15, 2026 EDT
APIs für die Arbeit mit Cloud Storage verwenden Earned Mai 15, 2026 EDT
KI-basierte Prototypen in Google AI Studio entwickeln Earned Mai 15, 2026 EDT
Cloud-Zusammenarbeit und Produktivitäts-Workflows implementieren Earned Mai 14, 2026 EDT
Freigegebene Daten über die Daten-Cloud von Google nutzen Earned Mai 14, 2026 EDT
Verwenden der Google Cloud Speech API Earned Mai 13, 2026 EDT
Apps entwickeln mit AppSheet Earned Mai 13, 2026 EDT
Sentimentanalyse mit der Natural Language API Earned Mai 12, 2026 EDT
Bilder mit der Cloud Vision API analysieren Earned Mai 12, 2026 EDT
Einführung in die Datenanalyse in Google Cloud Earned Mai 12, 2026 EDT
Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen Earned Mai 12, 2026 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten Earned Mai 12, 2026 EDT
Exploring Data Transformation with Google Cloud Earned Mai 12, 2026 EDT
Digital Transformation with Google Cloud Earned Mai 4, 2026 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Mai 2, 2026 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren Earned Mai 2, 2026 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud Earned Mai 2, 2026 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud Earned Mai 2, 2026 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud Earned Mai 1, 2026 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen Earned Apr 29, 2026 EDT
Erkennung, Abwehr und Wiederherstellung bei Angriffen auf die Cloud-Sicherheit Earned Apr 29, 2026 EDT
Das Gelernte umsetzen: Vorbereitung auf die Arbeit als Cloud Security Analyst Earned Apr 28, 2026 EDT
Sicherheitsrisiken in der Cloud: Erkennung und Schutz vor Bedrohungen Earned Apr 27, 2026 EDT
Multi-Agenten-Architekturen bereitstellen Earned Apr 24, 2026 EDT
Strategien für den Umgang mit Sicherheitsrisiken in der Cloud Earned Apr 23, 2026 EDT
Einführung in die Sicherheitsgrundsätze für das Cloud-Computing Earned Apr 23, 2026 EDT
Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen Earned Apr 23, 2026 EDT
Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level Earned Apr 23, 2026 EDT
Die vielfältigen Formen generativer KI Earned Apr 23, 2026 EDT
Generative KI: Grundlegende Konzepte Earned Apr 23, 2026 EDT
Generative KI ist mehr als nur Chatbots Earned Apr 23, 2026 EDT
Fehlerbehebung für Google Workspace Earned Apr 21, 2026 EDT
Sicherheit in Google Workspace Earned Apr 21, 2026 EDT
Data Governance bei der Google Workspace-Nutzung Earned Apr 21, 2026 EDT
Google Workspace-Hauptdienste Earned Apr 21, 2026 EDT
Nutzer- und Ressourcenverwaltung in Google Workspace Earned Apr 21, 2026 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines Earned Apr 17, 2026 EDT
Google DeepMind: Train A Small Language Model Earned Apr 15, 2026 EDT
BigQuery Machine Learning für Inferenzen nutzen Earned Apr 15, 2026 EDT
Gemini für Data Scientists und Analysts Earned Apr 15, 2026 EDT

Mit dem Skill-Logo zum Kurs Mit Security Command Center gegen Bedrohungen und Sicherheitslücken vorgehen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in den folgenden Bereichen nach: Bedrohungen für Umgebungen verhindern und bewältigen, Sicherheitslücken in Anwendungen erkennen und beseitigen sowie auf Sicherheitsanomalien reagieren.

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Dies ist der dritte von fünf Kursen des Google Cloud Data Analytics Certificate. In diesem Kurs erhalten Sie zuerst einen Überblick über den Datenlebenszyklus von der Datenerhebung bis zu den daraus gewonnenen Erkenntnissen. Anschließend lernen Sie, wie Sie mit SQL Rohdaten in ein nutzbares Format umwandeln. Als Nächstes erfahren Sie, wie Sie mit einer Datenpipeline große Datenmengen transformieren. Zum Schluss lernen Sie, wie Sie Transformationsstrategien auf echte Datasets anwenden, um geschäftliche Anforderungen zu erfüllen.

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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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This course shows learners the benefits of using Google Cloud to stream and broadcast content. The course provides a high-level overview of the infrastructure required for streaming and broadcasting.

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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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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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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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Dies ist der zweite von fünf Kursen des Google Cloud Data Analytics Certificate. In diesem Kurs wird dargelegt, wie Daten strukturiert und organisiert werden. Sie lernen in praktischen Übungen die Data-Lakehouse-Architektur und Cloud-Komponenten wie BigQuery, Google Cloud Storage und DataProc kennen, um große Datasets effizient zu speichern, zu analysieren und zu verarbeiten.

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Dies ist der fünfte von fünf Kursen des Google Cloud Data Analytics Certificate. In diesem Kurs werden Sie die Grundlagen und Fähigkeiten aus den Kursen 1 bis 4 in einem praktischen Abschlussprojekt kombinieren und anwenden, das sich auf den gesamten Datenlebenszyklus konzentriert. Sie üben die Verwendung cloudbasierter Tools zum Erfassen, Speichern, Verarbeiten, Analysieren und Visualisieren von Daten und lernen, wie Sie Datenstatistiken effektiv kommunizieren. Am Ende des Kurses schließen Sie ein Projekt ab, das Ihre Fähigkeit demonstriert, Daten aus verschiedenen Quellen effektiv zu strukturieren, Lösungen für unterschiedliche Stakeholder zu präsentieren und Datenerkenntnisse mithilfe cloudbasierter Software zu visualisieren. Außerdem aktualisieren Sie Ihren Lebenslauf und üben Vorstellungsgesprächstechniken, um sich auf Bewerbungen und Vorstellungsgespräche vorzubereiten.

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Dies ist der vierte von fünf Kursen des Google Cloud Data Analytics Certificate. In diesem Kurs geht es um die fünf wichtigsten Phasen der Datenvisualisierung in der Cloud: Storytelling, Planung, Datenexploration, Erstellung von Visualisierungen und Datenaustausch. Außerdem lernen Teilnehmer, wie sie mit UI/UX-Kenntnissen wirkungsvolle, cloudnative Visualisierungen erstellen und mit cloudnativen Datenvisualisierungstools Datasets untersuchen, Berichte erstellen und Dashboards entwickeln, die Entscheidungen unterstützen und Zusammenarbeit fördern.

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Schließen Sie die Aufgabenreihe Cloud-Speicher- und Datenschutzlösungen implementieren ab und sichern Sie sich ein Skill-Logo für den Kurs. Sie erfahren, wie Sie einen Cloud Storage-Bucket erstellen, die Cloud Storage-Befehlszeile verwenden und Objekte in einem Bucket mit der Bucket-Sperre schützen.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs „Eventgesteuerte Anwendungen mit Eventarc entwickeln“ abschließen. In diesem Kurs erstellen Sie mit Eventarc Ereignistrigger für verschiedene Ressourcen wie Pub/Sub-Themen und Cloud Storage-Buckets.

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Mit dem Skill-Logo für den Einsteigerkurs APIs für die Arbeit mit Cloud Storage verwenden weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: APIs für die Arbeit mit Cloud Storage-Ressourcen verwenden, einschließlich der Cloud Storage API.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs KI-basierte Prototypen in Google AI Studio entwickeln weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: effektive Prompts erstellen, multimodale Funktionen für die Bild- und Videoanalyse nutzen, Prototypen für funktionale KI-gestützte Anwendungen aus Vorlagen und Text-Prompts erstellen und mithilfe von API-Schlüsseln benutzerdefinierte KI-Lösungen entwickeln und bereitstellen.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Cloud-Zusammenarbeit und Produktivitäts-Workflows implementieren abschließen. Darin lernen Sie die Plattform zur Zusammenarbeit von Google kennen und erfahren, wie Sie Gmail, Kalender, Meet, Drive, Sheets und AppSheet verwenden.

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Holen Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Freigegebene Daten über die Daten-Cloud von Google nutzen abschließen. In diesem Kurs erwerben Sie praktische Kenntnisse mit Google Cloud-Partnern für die Datenfreigabe, die eigene Datasets haben, die Kundinnen und Kunden für ihre Anwendungsfälle in der Analyse verwenden können. Kundinnen und Kunden können diese Daten abonnieren, sie in ihrer eigenen Plattform abfragen und um ihre eigenen Datasets erweitern sowie ihre Visualisierungstools für kundenorientierte Dashboards verwenden.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Verwenden der Google Cloud Speech API abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie eine Speech-to-Text API-Anfrage erstellen sowie Audiodateien und Sprache transkribieren.

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Erhalten Sie ein Skill-Logo für den Abschluss des Kurses Apps entwickeln mit AppSheet. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Apps mit AppSheet entwickeln, konfigurieren und veröffentlichen können.

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Erhalten Sie ein Skill-Logo, für den Abschluss der Aufgabenreihe Sentimentanalyse mit der Natural Language API, in der Sie lernen, wie die API die Stimmung eines Textes bestimmt.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo für den Kurs Bilder mit der Cloud Vision API analysieren. Darin erfahren Sie, wie Sie die Cloud Vision API für verschiedene Aufgaben nutzen können, zum Beispiel zum Extrahieren von Text aus Bildern.

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Dies ist der erste von fünf Kursen des Google Cloud Data Analytics Certificate. In diesem Kurs definieren Sie den Bereich der Cloud-Datenanalyse und beschreiben die Rollen und Verantwortlichkeiten von Cloud Data Analysts in Bezug auf Datenakquisition, ‑speicherung, ‑verarbeitung und ‑visualisierung. Sie lernen die Architektur cloudbasierter Tools von Google wie BigQuery und Cloud Storage kennen und erfahren, wie sie Daten effektiv strukturieren, präsentieren und Berichte erstellen.

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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.

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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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Cloud technology is a powerful asset, and when paired with data, it becomes a catalyst for innovation and enhanced customer experiences. Exploring Data Transformation with Google Cloud examines how organizations can leverage the cloud to make their data more accessible, actionable, and valuable. As part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

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Digital transformation is a critical journey for modern organizations, and establishing a strong baseline in cloud computing is the first step toward driving meaningful innovation. Digital Transformation with Google Cloud introduces the core technologies and strategic frameworks that help organizations modernize their operations. This course explores fundamental cloud concepts, global network infrastructure, and the shared responsibility model to help leaders navigate their path to the cloud with confidence. As part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

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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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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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Die Kursreihe „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richtet sich an Personen mit geringen oder gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud Computing. Sie bietet einen Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich. Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren. Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden: 1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen 2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud 3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud 4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud Im letzten Kurs der Reihe geht es um verwaltete Big-Data-Dienste, maschinelles Lernen und dessen Vorzüge sowie die Möglichkeit, Ihre Google Cloud-Kompetenzen durch den Erwerb von Skill-L…

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Die Kurse „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richten sich an Personen mit wenigen bis gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud-Computing Sie bieten einen detaillierten Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich. Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren. Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden: 1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen 2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud 3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud 4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud Dieser dritte Kurs behandelt Tools zur Cloud-Automatisierung- und -Verwaltung sowie den Aufbau sicherer Netzwerke.

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Die Kursreihe „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richtet sich an Personen mit wenigen bis gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud-Computing. Sie bietet einen detaillierten Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich. Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren. Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden: 1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen 2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud 3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud 4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud

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Die Kursreihe „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richtet sich an Personen mit geringen oder gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud Computing. Sie bietet einen detaillierten Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich. Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren. Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden: 1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen 2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud 3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud 4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud Diese Kursreihe bietet einen Überblick über Cloud-Computing, verschiedene Nutzungsmöglichkeiten von Google Cloud und verschiedene Computing-Optionen.

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Dies ist der vierte von fünf Kursen des Google Cloud Cybersecurity Certificate. In diesem Kurs geht es um Skills in den Bereichen Logging, Sicherheit und Monitoring von Benachrichtigungen sowie Methoden zur Abwehr von Angriffen. Teilnehmer lernen, wie sie Bedrohungsfeeds anpassen, mit Vorfällen umgehen, Krisenkommunikation betreiben, Ursachenanalysen durchführen, auf Vorfälle reagieren und nach einem Vorfall kommunizieren. Mithilfe von Google Cloud-Tools identifizieren sie Kompromittierungsindikatoren und bereiten sich auf die Aufrechterhaltung des Geschäftsbetriebs und die Notfallwiederherstellung vor. Neben diesen technischen Fähigkeiten arbeiten sie weiter an ihrem Lebenslauf und üben Vorstellungsgesprächstechniken.

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Dies ist der fünfte von fünf Kursen des Google Cloud Cybersecurity Certificate. In diesem Kurs kombinieren und wenden Sie in einem interaktiven Abschlussprojekt wichtige Konzepte an. Dazu gehören Cloud-Sicherheitsgrundsätze, Risikomanagement, Identifizierung von Sicherheitslücken, Vorfallmanagement und Krisenkommunikation. Außerdem bringen Sie Ihren Lebenslaufs auf den neuesten Stand und wenden alle neuen Techniken für Vorstellungsgespräche an, um sich auf Bewerbungen vorzubereiten.

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Dies ist der dritte von fünf Kursen des Google Cloud Cybersecurity Certificate. In diesem Kurs werden die Grundlagen der Identitätsverwaltung und Zugriffssteuerung in einer Cloud-Umgebung behandelt, einschließlich AAA-Elementen (Authentifizierung, Autorisierung und Auditing), Umgang mit Anmeldedaten und Zertifikatsverwaltung. Außerdem befassen Sie sich mit wichtigen Themen wie dem Umgang mit Bedrohungen und Sicherheitslücken, cloudnativen Prinzipien und Maßnahmen zum Datenschutz. Nach Abschluss des Kurses verfügen Sie über die Fähigkeiten und das Wissen, um cloudbasierte Ressourcen und sensible Unternehmensdaten zu schützen. Außerdem werden Sie sich weiterhin mit Karriereressourcen beschäftigen und Ihre Interviewtechniken verfeinern, um Sie auf den nächsten Schritt in Ihrer beruflichen Laufbahn vorzubereiten.

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Holen Sie sich das Skill-Logo Multi-Agenten-Architekturen bereitstellenfür Profis, um Ihre Kenntnisse in den folgenden Bereichen nachzuweisen: Aufbau von Multi-Agenten-Systemen mit einem ADK, Verbindung von Agenten mit dem Agent-zu-Agent (A2A)-Protokoll, Einbindung externer Tools mithilfe des Model Context Protocols (MCP) und Bereitstellung einer vollständigen Multi-Agenten-Lösung für die Agent Engine.

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Dies ist der zweite von fünf Kursen des Google Cloud Cybersecurity Certificate. In diesem Kurs lernen Sie weit verbreitete Frameworks für das Risikomanagement in der Cloud kennen. Dabei werden Sicherheitsbereiche, Compliance-Lebenszyklen und Branchenstandards wie HIPAA, NIST CSF und SOC behandelt. Sie erwerben Kenntnisse in den Bereichen Risikoidentifizierung, Implementierung von Sicherheitskontrollen, Compliance-Bewertung und Datenverwaltung. Außerdem sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Google Cloud- und Multi-Cloud-Tools, die speziell für Risiko und Compliance entwickelt wurden. Und es werden Techniken zur Vorbereitung auf Bewerbungen und Vorstellungsgespräche vermittelt. So wird eine umfassende Grundlage geschaffen, um die komplexe Landschaft des Cloud-Risikomanagements zu verstehen und sich darin zurechtzufinden.

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Dies ist der erste von fünf Kursen des Google Cloud Cybersecurity Certificate. In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der Cybersicherheit kennen, darunter den Sicherheitslebenszyklus, die digitale Transformation und wichtige Konzepte des Cloud-Computing. Außerdem erfahren Sie, welche Tools von Cloud Security Analysts in Einstiegspositionen zur Automatisierung von Aufgaben verwendet werden.

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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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Dieser Kurs soll Google Workspace-Admins auf die Behebung häufiger Probleme in Google Workspace vorbereiten. Teilnehmende lernen, wie sie Probleme in Gmail, Google Kalender und Google Drive diagnostizieren und beheben und wie sie die Admin-Konsole bedienen. Außerdem lernen sie, wie sie Audit-Logs analysieren, um Sicherheitsprobleme zu beheben, und wie sie Informationen erfassen und verfügbare Ressourcen nutzen, um technische Probleme zu beheben und zu melden.

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In diesem Kurs lernen die Teilnehmenden, wie sie ihre Google Workspace-Umgebung schützen können. Sie implementieren strenge Passwortrichtlinien und die Bestätigung in zwei Schritten, um den Nutzerzugriff zu steuern. Anschließend lernen sie, wie sie mit dem Sicherheitsprüftool Risiken proaktiv erkennen und darauf reagieren können. Als Nächstes verwalten sie den Zugriff auf Drittanbieter-Anwendungen und Mobilgeräte, um für Sicherheit zu sorgen. Abschließend setzen die Teilnehmenden Maßnahmen für E-Mail-Sicherheit und Compliance um, die Unternehmensdaten schützen sollen.

Weitere Informationen

In diesem Kurs wird vermittelt, wie Daten in einer Google Workspace-Umgebung verwaltet werden. Die Teilnehmenden lernen, wie sie Regeln zum Schutz vor Datenverlust in Gmail und Drive einrichten, um Datenlecks zu verhindern. Anschließend erfahren sie, wie sie Google Vault für die Aufbewahrung, die Sicherung und das Abrufen von Daten nutzen können. Als Nächstes lernen sie, wie sie Datenregionen und Exporteinstellungen so konfigurieren, dass sie den Vorschriften entsprechen. Außerdem wird gezeigt, wie Daten mithilfe von Labels klassifiziert werden können, um sie besser zu organisieren und zu schützen.

Weitere Informationen

In diesem Kurs werden die Hauptdienste von Google Workspace umfassend behandelt. Teilnehmende lernen, wie sie Einstellungen für diese Dienste aktivieren, deaktivieren und konfigurieren können, darunter Gmail, Google Kalender, Google Drive, Google Meet, Google Chat und Google Docs. Anschließend erfahren sie, wie sie Gemini bereitstellen und verwalten können, um Nutzende zu unterstützen. Schließlich werden Anwendungsfälle für AppSheet und Apps Script untersucht, in denen Aufgaben automatisiert und die Funktionen von Google Workspace-Anwendungen erweitert werden.

Weitere Informationen

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Nutzende und Ressourcen in Google Workspace verwalten. Die Teilnehmenden lernen, wie sie Organisationseinheiten so konfigurieren, dass sie den Anforderungen ihres Unternehmens entsprechen. Außerdem erfahren sie, wie sie verschiedene Arten von Google-Gruppen verwalten. Darüber hinaus wird die Verwaltung von Domaineinstellungen in Google Workspace behandelt. Schließlich wird gezeigt, wie Ressourcen in einer Google Workspace-Umgebung optimiert und strukturiert werden.

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In this second installment of the Dataflow course series, we are going to be diving deeper on developing pipelines using the Beam SDK. We start with a review of Apache Beam concepts. Next, we discuss processing streaming data using windows, watermarks and triggers. We then cover options for sources and sinks in your pipelines, schemas to express your structured data, and how to do stateful transformations using State and Timer APIs. We move onto reviewing best practices that help maximize your pipeline performance. Towards the end of the course, we introduce SQL and Dataframes to represent your business logic in Beam and how to iteratively develop pipelines using Beam notebooks.

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Complete the advanced Google DeepMind: Train A Small Language Model skill badge by completing this course to demonstrate skills in the following: formulating real-world language model research problems; building a simple tokenizer; preparing a dataset for training a transformer language model; running the training loop of a small language model. Access this lab at no-cost by signing up for the no-cost subscription. Receive 35 free credits each month!

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Sie erfahren alles über BigQuery Machine Learning für Inferenzen, warum Datenanalysten es nutzen sollten, Anwendungsfälle und unterstützte ML-Modelle. Sie lernen auch, wie Sie ML-Modelle in BigQuery erstellen und verwalten.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, bei der Analyse von Kundendaten und der Prognose von Produktverkäufen unterstützen kann. Außerdem lernen Sie, wie Sie mithilfe von Kundendaten in BigQuery Neukunden identifizieren, kategorisieren und gewinnen können. In den praxisorientierten Labs erfahren Sie, wie Gemini Datenanalysen und Workflows für Machine Learning optimiert. Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.

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