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José Sotomayor

Mitglied seit 2022

Gold League

22940 Punkte
Cloud Hero: PDE Continuing Education Renewal Earned Sep 22, 2026 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Mai 3, 2024 EDT
Lakehouse-Daten schützen Earned Okt 26, 2023 EDT
Grundlagen der Sicherheit und Identitätsverwaltung Earned Okt 24, 2023 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Okt 22, 2023 EDT
Einen sicheren Data Lake in Cloud Storage erstellen Earned Okt 22, 2023 EDT
Referenz – Infrastruktur Earned Okt 22, 2023 EDT
Cloud-Entwicklung Earned Okt 18, 2023 EDT
Grundlegende Sicherheitsfunktionen in Google Cloud implementieren Earned Okt 18, 2023 EDT
Metadaten anreichern und Lakehouse-Daten erkennen Earned Okt 12, 2023 EDT
Developing Applications with Cloud Run Functions on Google Cloud Earned Sep 9, 2023 EDT
Serverlose Anwendungen mit Cloud Run Functions entwickeln Earned Sep 1, 2023 EDT
Service Orchestration and Choreography on Google Cloud Earned Aug 21, 2023 EDT
Building Applications with Eventarc on Google Cloud Earned Aug 16, 2023 EDT
Ereignisgesteuerte Anwendungen mit Eventarc entwickeln Earned Aug 12, 2023 EDT
Data Mesh mit Knowledge Catalog aufbauen Earned Aug 3, 2023 EDT
Daten mit Dataplex organisieren und verwalten Earned Aug 2, 2023 EDT
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep Earned Jul 25, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations Earned Jul 25, 2023 EDT
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten Earned Jul 8, 2023 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten Earned Jul 8, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines Earned Jul 7, 2023 EDT
Data Warehouse mit BigQuery erstellen Earned Jun 22, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud Earned Jun 17, 2023 EDT
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud Earned Jun 11, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Jun 8, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker - Locales Earned Mai 25, 2023 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Mär 2, 2023 EST
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned Feb 12, 2023 EST
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned Okt 17, 2022 EDT

Renew your Professional Data Engineer certification through hands-on labs and friendly competition! This Cloud Hero challenge puts your skills to the test, putting your expertise into practice across two required labs. Earn points for accuracy, rack up bonus points for speed, and see where you stand on the leaderboard. Can you claim the top spot? **Critical Steps for Recertification:** To successfully recertify, you must link your Google Skills and CM Connect accounts, complete both labs in this game, and manually enroll in two required courses. How to enroll / steps (can be done before or after the game): Visit CertMetrics and click "Sign in with Google Skills" Click each course link below and click the "Start" button on the course page to enroll Course 1 Course 2 Come back to this page to start this game Complete the labs in the game to earn your renewal

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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 Einsteigerkurs Lakehouse-Daten schützen weisen Sie Grundkenntnisse im Umgang mit IAM, BigQuery, Lakehouse und Data Catalog in Knowledge Catalog nach, um Lakehouse-Tabellen zu erstellen und zu schützen.

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Sicherheit hat bei Google Cloud-Diensten oberste Priorität. Google Cloud verfügt daher über spezielle Tools, die beim Thema Schutz und Identität für Sicherheit in Ihren Projekten sorgen. In diesem Kurs für Einsteiger sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Google Cloud Identity and Access Management (IAM), einer erprobten Lösung für die Verwaltung von Nutzer- und VM-Konten. Außerdem erhalten Sie Einblicke in die Netzwerksicherheit, indem Sie Virtual Private Clouds (VPCs) und virtuelle private Netzwerke (VPNs) bereitstellen. Darüber hinaus lernen Sie, welche Tools Sie zum Schutz vor Sicherheitsbedrohungen und Datenverlusten einsetzen 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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Einen sicheren Data Lake in Cloud Storage erstellen weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: einen Cloud Storage-Bucket sichern und konfigurieren, Gemini für die Textgenerierung verwenden, die IAM-Zugriffssteuerung verwalten und einen Knowledge Catalog-Lake für die Data Governance einrichten.

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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.

Weitere Informationen

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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Grundlegende Sicherheitsfunktionen in Google Cloud implementieren weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Erstellen und Zuweisen von Rollen mit Identity and Access Management (IAM); Erstellen und Verwalten von Dienstkonten; Herstellen einer privaten Verbindung zwischen Virtual Private Cloud-Netzwerken (VPC); Beschränken des Anwendungszugriffs mithilfe von Identity-Aware Proxy; Verwalten von Schlüsseln und verschlüsselten Daten mit Cloud Key Management Service (KMS); und Erstellen eines privaten Kubernetes-Clusters.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Metadaten anreichern und Lakehouse-Daten erkennen können Sie Ihre Kenntnisse in BigQuery, Lakehouse und Knowledge Catalog nachweisen. In diesem Kurs geht es um das Erstellen von Lakehouse-Tabellen, die Anreicherung bei der Metadatenverwaltung und die Erkennung der Tabellendaten.

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In this course, you learn about Cloud Run functions, Google's serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product that lets you implement single-purpose function code that reponds to HTTP requests and events from your cloud infrastructure.

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Wenn Sie den Kurs „Serverlose Anwendungen mit Cloud Run Functions erstellen“ abschließen, erhalten Sie ein Skill-Logo für Anfänger. Darin lernen Sie, wie Sie Cloud Run Functions über die Google Cloud Console und die Befehlszeile verwenden. Mit Skill-Logos weisen Sie Ihr Wissen zu bestimmten Produkten im Rahmen praxisorientierter Labs und Challenge-Prüfungen nach. Absolvieren Sie einen Kurs, um ein Logo zu erhalten, oder nehmen Sie an einem Challenge-Lab teil, damit Sie Ihr Logo noch heute bekommen. Mit Logos können Sie Kenntnisse nachweisen, Ihr berufliches Profil schärfen und so Ihre Karrierechancen verbessern. Die bisher erhaltenen Logos können Sie in Ihrem Profil ansehen.

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This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices. Using lectures and hands-on labs, you learn how to use Workflows, Eventarc, Cloud Tasks, and Cloud Scheduler to build microservices applications on Google Cloud.

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This course teaches you how to build and secure event-driven applications by using Eventarc. Using lectures and hands-on labs, you create Eventarc triggers to route events from Google Cloud services to event receivers that act on the events. You learn about the standard CloudEvents format that is used by Eventarc, and you build and deploy an event receiver service to consume events.

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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 Data Mesh mit Knowledge Catalog aufbauen weisen Sie die folgenden Kenntnisse nach: Aufbauen eines Data Mesh mit Knowledge Catalog für mehr Datensicherheit, Governance und Discovery in Google Cloud. Sie fördern und testen Ihre Fähigkeiten beim Tagging von Assets, Zuweisen von IAM-Rollen und Bewerten der Datenqualität in Knowledge Catalog.

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Mit dem Skill-Logo „Daten mit Dataplex organisieren und verwalten“ weisen Sie die folgenden Kenntnisse nach: Dataplex-Assets erstellen, Aspekttypen erstellen und Aspekte auf Einträge in Dataplex anwenden. Mit Skill-Logos weisen Sie Ihr Wissen zu bestimmten Produkten im Rahmen praxisorientierter Labs und Challenge-Prüfungen nach. Absolvieren Sie einen Kurs, um ein Logo zu erhalten, oder nehmen Sie an einem Challenge-Lab teil, damit Sie Ihr Logo noch heute bekommen. Mit Logos können Sie Kenntnisse nachweisen, Ihr berufliches Profil schärfen und so Ihre Karrierechancen verbessern. Die bisher erhaltenen Logos können Sie in Ihrem Profil ansehen.

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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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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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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 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 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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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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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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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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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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This course, Analyzing and Visualizing Data in Looker - Locales, is intended for non-English learners. If you want to take this course in English, please enroll in Analyzing and Visualizing Data in Looker. In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.

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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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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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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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