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Максим Капуста

Mitglied seit 2022

Gold League

23145 Punkte
Bilder mit TensorFlow in Google Cloud klassifizieren Earned Feb 16, 2024 EST
Generative AI Fundamentals Earned Feb 15, 2024 EST
Google Cloud-Infrastruktur erstellen – für AWS-Experten Earned Feb 15, 2024 EST
Kubernetes in Google Cloud verwalten Earned Feb 14, 2024 EST
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen Earned Feb 14, 2024 EST
Kostenoptimierung für die Google Kubernetes Engine Earned Okt 20, 2023 EDT
Prädiktive Datenanalyse in BigQuery durchführen Earned Sep 28, 2023 EDT
Monitoring und Logging mit Google Cloud Observability Earned Sep 28, 2023 EDT
Freigegebene Daten über die Daten-Cloud von Google nutzen Earned Sep 27, 2023 EDT
Cloud SQL for PostgreSQL-Instanzen erstellen und verwalten Earned Sep 20, 2023 EDT
Google Cloud-Netzwerk einrichten Earned Mai 30, 2023 EDT
Data Warehouse mit BigQuery erstellen Earned Mär 13, 2023 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Warehousing Earned Mär 13, 2023 EDT
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten Earned Mär 9, 2023 EST
[DEPRECATED] Data Engineering Earned Mär 8, 2023 EST
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten Earned Mär 3, 2023 EST
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen Earned Mär 3, 2023 EST
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten Earned Nov 30, 2022 EST
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Nov 26, 2022 EST
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren Earned Okt 25, 2022 EDT
Google Cloud – Grundlagen Earned Okt 8, 2022 EDT

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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Earn a skill badge by completing the Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models and Introduction to Responsible AI courses. By passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Google Cloud-Infrastruktur erstellen – für AWS-Experten abschließen. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie die IAM-Berechtigung konfigurieren, Arbeitslasten mit Kubernetes orchestrieren, eine Webanwendung mit der Compute Engine hosten und das Load Balancing konfigurieren.

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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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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 Kostenoptimierung für die Google Kubernetes Engine weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Erstellen und Verwalten von Clustern für mehrere Mandanten, Überwachen der Ressourcenauslastung nach Namespace, Konfigurieren des Cluster- und Pod-Autoscalings zur Steigerung der Effizienz, Einrichten des Load Balancings zur optimalen Verteilung von Ressourcen und Implementieren von Aktivitäts- und Bereitschaftsprüfungen zum Sicherstellen von Anwendungszustand und Kosteneffektivität.

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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 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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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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Mit dem Skill-Logo zum Einsteigerkurs Cloud SQL for PostgreSQL-Instanzen erstellen und verwalten weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Migrieren, Konfigurieren und Verwalten von Cloud SQL for PostgreSQL-Instanzen und ‑Datenbanken.

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Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Google Cloud-Netzwerk einrichten abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie grundlegende Netzwerkaufgaben in Google Cloud ausführen. Sie richten ein benutzerdefiniertes Netzwerk ein, fügen Firewallregeln für Subnetze hinzu, erstellen VMs und testen dann die Latenz bei der Kommunikation zwischen den VMs.

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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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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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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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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. 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 the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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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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Mit dem Skill-Logo Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Grundsätze von Infrastruktur als Code (IaC) unter Verwendung von Terraform, Bereitstellen und Verwalten von Google Cloud-Ressourcen mit Terraform-Konfigurationen, effektives Statusmanagement (lokal und remote) und die Modularisierung von Terraform-Code für Wiederverwendbarkeit und Organisation.

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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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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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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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