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SHIJIN V

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Silver League

4400 Punkte
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis Earned Okt 14, 2020 EDT
Google Developer – Grundlagen Earned Okt 13, 2020 EDT
BigQuery für Machine Learning Earned Okt 12, 2020 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned Okt 12, 2020 EDT
Einführung in Machine Learning: Language Processing Earned Okt 12, 2020 EDT
Referenz – Big Data, Machine Learning und KI Earned Okt 11, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned Okt 10, 2020 EDT
Google Cloud-Kosten verstehen lernen Earned Okt 9, 2020 EDT
Website in Google Cloud Earned Okt 9, 2020 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant Earned Okt 8, 2020 EDT
Referenz – Infrastruktur Earned Okt 2, 2020 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren Earned Sep 23, 2020 EDT
Google Cloud – Grundlagen Earned Sep 22, 2020 EDT

Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.

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In diesem Einführungskurs erfahren Anwendungsentwickler, wie sie mit dem Google Cloud-Ökosystem sichere, skalierbare und intelligente cloudnative Anwendungen erstellen können. Sie lernen, wie Sie Anwendungen entwickeln und skalieren, ohne eine Infrastruktur einzurichten, Datenanalysen durchführen, Erkenntnisse aus Daten gewinnen und mit vortrainierten ML-APIs entwickeln, um maschinelles Lernen zu nutzen, auch wenn Sie kein Experte für maschinelles Lernen sind. Außerdem werden Sie die nahtlose Integration verschiedener Google-Dienste und APIs kennenlernen, mit denen Sie intelligente Anwendungen erstellen können.

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Sie möchten Machine-Learning-Modelle mithilfe von SQL in Minuten statt in Stunden erstellen? BigQuery ML sorgt für eine breite Nutzung von Machine Learning, indem es Datenanalysten ermöglicht, ML-Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu bewerten sowie mit den Modellen und vorhandenen SQL-Tools und ‑Fähigkeiten Vorhersagen zu treffen. In dieser Lab-Reihe experimentieren Sie mit verschiedenen Modelltypen und erfahren, was für ein gutes Modell notwendig ist.

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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.

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Machine Learning gehört zu den am schnellsten wachsenden Technologiefeldern – und Google Cloud hat zu dessen Weiterentwicklung maßgeblich beigetragen. Dank zahlreicher APIs bietet Google Cloud ein Tool für nahezu jede Aufgabe im Bereich des maschinellen Lernens. In diesem Kurs für Einsteiger können Sie praktische Erfahrungen mit Machine Learning hinsichtlich der Sprachverarbeitung sammeln. Sie absolvieren Labs, in denen Sie Entitäten aus Text extrahieren, Sentiment- und Syntaxanalysen durchführen und die Speech-to-Text API für Transkriptionen verwenden.

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Big Data, Machine Learning und künstliche Intelligenz sind heutzutage sehr wichtige Themen. Diese Technologiefelder bringen jedoch sehr spezielle Anforderungen mit sich und es ist schwierig, einführende Materialien dafür zu finden. Google Cloud bietet nutzerfreundliche Dienste in diesen Bereichen an, die in diesem Kurs für Einsteiger behandelt werden. Verschaffen Sie sich Einblicke in die Nutzung von Tools wie BigQuery, der Cloud Speech API und Video Intelligence.

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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. 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.

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Dieser Kurs eignet sich am besten für Personen im Technologie- oder Finanzbereich, die für die Verwaltung von Google Cloud-Kosten verantwortlich sind. Sie lernen, wie Rechnungskonten eingerichtet, Ressourcen organisiert und Zugriffsberechtigungen für die Abrechnung verwaltet werden. In den praxisorientierten Labs lernen Sie, wie Sie Rechnungen abrufen, Ihre Abrechnungsdaten mithilfe von BigQuery oder Google Sheets analysieren und individuelle Abrechnungs-Dashboards mit Data Studio erstellen können. Verweise auf Links in den Videos sind in folgendem Dokument abrufbar: Zusätzliche Ressourcen.

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In diesem Kurs lernen Sie die vier Google Cloud-Websitearchitekturen kennen, mit denen Sie dafür sorgen, dass Ihre Website verfügbar und skalierbar ist. Nach Abschluss dieses Kurses können Sie das zusätzliche Challenge-Lab am Ende des Kurses Website in Google Cloud erstellen absolvieren, um ein exklusives digitales Google Cloud-Logo zu erhalten. Dieser Kurs basiert auf der Videoreihe Get Cooking in Cloud.

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With Google Assistant part of over a billion consumer devices, this quest teaches you how to build practical Google Assistant applications integrated with Google Cloud services via APIs. Example apps will use the Dialogflow conversational suite and the Actions and Cloud Functions frameworks. You will build 5 different applications that explore useful and fun tools you can extend on your own. No hardware required! These labs use the cloud-based Google Assistant simulator environment for developing and testing, but if you do have your own device, such as a Google Home or a Google Hub, additional instructions are provided on how to deploy your apps to your own hardware.

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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.

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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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