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Laurence Carton

Mitglied seit 2023

Silver League

20696 Punkte
Sichere KI-Agenten für Unternehmen Earned Okt 14, 2026 EDT
Kollaborative Multi-Agenten-Systeme mit ADK und MCP erstellen Earned Okt 6, 2026 EDT
Kubernetes in Google Cloud verwalten Earned Feb 5, 2025 EST
CI/CD-Pipelines in Google Cloud umsetzen Earned Jan 28, 2025 EST
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten Earned Jun 4, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini für Data Scientists und Analysts Earned Mai 24, 2024 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations Earned Okt 27, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Okt 3, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud Earned Okt 2, 2023 EDT
Introduction to Vertex Forecasting and Time Series in Practice Earned Sep 29, 2023 EDT
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned Sep 29, 2023 EDT
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud Earned Sep 15, 2023 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned Aug 11, 2023 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Aug 4, 2023 EDT
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep Earned Jul 20, 2023 EDT

Hier erfahren Sie, wie Sie KI-Agenten in Google Cloud schützen und verwalten. Dieser Kurs bietet eine praktische Roadmap, um den Agentenspeicher zu sichern, strenge Zugriffskontrollen mit IAM und VPC Service Controls durchzusetzen und Konversations-Guardrails in Echtzeit bereitzustellen, um sichere und konforme Unternehmensbereitstellungen zu gewährleisten.

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In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit dem Agent Development Kit (ADK) von Google und dem Model Context Protocol (MCP) Multi-Agenten-Systeme entwerfen, koordinieren und bereitstellen. Anhand eines Beispiels für einen Reise-Concierge lernen Sie, wie Sie ein Netzwerk spezialisierter Agents mit benutzerdefinierten Schutzmaßnahmen orchestrieren. Am Ende des Kurses kennen Sie die Designmuster und Bereitstellungsstrategien, die für robuste, skalierbare KI-Workflows erforderlich sind.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Kubernetes in Google Cloud verwalten für Fortgeschrittene weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Verwaltung von Bereitstellungen mit kubectl, Debugging von Anwendungen in der Google Kubernetes Engine (GKE) und Techniken für die kontinuierliche Bereitstellung.

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Sichern Sie sich das Skill-Logo für Fortgeschrittene, indem Sie den Kurs CI/CD-Pipelines in Google Cloud umsetzen abschließen. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Artifact Registry, Cloud Build und Cloud Deploy verwenden. Sie interagieren mit der Google Cloud Console, Google Cloud CLI, GKE und mit Cloud Run. Sie erfahren, wie Sie Pipelines für die Continuous Integration entwickeln, Artefakte speichern und sichern, Scannen auf Sicherheitslücken durchführen und die Gültigkeit genehmigter Releases bestätigen. Außerdem erhalten Sie praxisorientierte Einblicke in die Bereitstellung von Anwendungen in der GKE und in Cloud Run.

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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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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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In the last installment of the Dataflow course series, we will introduce the components of the Dataflow operational model. We will examine tools and techniques for troubleshooting and optimizing pipeline performance. We will then review testing, deployment, and reliability best practices for Dataflow pipelines. We will conclude with a review of Templates, which makes it easy to scale Dataflow pipelines to organizations with hundreds of users. These lessons will help ensure that your data platform is stable and resilient to unanticipated circumstances.

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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.

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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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This course is an introduction to building forecasting solutions with Google Cloud. You start with sequence models and time series foundations. You then walk through an end-to-end workflow: from data preparation to model development and deployment with Vertex AI. Finally, you learn the lessons and tips from a retail use case and apply the knowledge by building your own forecasting models.

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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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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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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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