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Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Jayan Gupta

Mitglied seit 2024

Gold League

27065 Punkte
Das Gelernte umsetzen: Vorbereitung auf die Arbeit als Cloud Data Analyst Earned Nov 18, 2025 EST
Die Möglichkeiten des Storytelling: Daten in der Cloud visualisieren Earned Nov 18, 2025 EST
Datentransformation in der Cloud Earned Nov 18, 2025 EST
Datenmanagement und ‑speicherung in der Cloud Earned Nov 18, 2025 EST
Einführung in die Datenanalyse in Google Cloud Earned Nov 18, 2025 EST
Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten Earned Aug 28, 2024 EDT
APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden Earned Aug 20, 2024 EDT
Bilder mit TensorFlow in Google Cloud klassifizieren Earned Aug 11, 2024 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Earned Aug 9, 2024 EDT
Prädiktive Datenanalyse in BigQuery durchführen Earned Aug 9, 2024 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen Earned Aug 8, 2024 EDT
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten Earned Aug 5, 2024 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job Earned Aug 5, 2024 EDT
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud Earned Aug 5, 2024 EDT
Data Transformation in the Cloud Earned Aug 1, 2024 EDT
Data Management and Storage in the Cloud Earned Jul 30, 2024 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned Jul 27, 2024 EDT

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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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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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 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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MMit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Filtern, Sortieren und Pivotieren von Daten, Zusammenführen der Ergebnisse von verschiedenen Looker-Explores sowie Verwenden von Funktionen und Operatoren zum Erstellen von Looker-Dashboards und ‑Berichten für Analyse und Visualisierung von Daten.

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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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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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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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Mit dem Skill-Logo zum Fortgeschrittenen-Kurs Prädiktive Datenanalyse in BigQuery durchführen weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Datasets in BigQuery erstellen durch Importieren von CSV- und JSON-Dateien; Leistungsfähigkeit von BigQuery mit ausgefeilten SQL-Analysekonzepten nutzen, einschließlich BigQuery ML zum Trainieren eines Modells für Torvorhersagen auf Grundlage von Fußballereignisdaten und zum Bewerten der Besonderheit von WM-Toren.

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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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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 Looker Studio durch Herstellen einer Verbindung zu BigQuery-Daten.

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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.

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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.

Weitere Informationen

This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.

Weitere Informationen

This is the second of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll explore how data is structured and organized. You’ll gain hands-on experience with the data lakehouse architecture and cloud components like BigQuery, Google Cloud Storage, and DataProc to efficiently store, analyze, and process large datasets.

Weitere Informationen

This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.

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