Mariia Koptieva
Mitglied seit 2023
Diamond League
47595 Punkte
Einführung in die Datenanalyse in Google Cloud
Earned Jul 4, 2025 EDT
Google Cloud-Kosten verstehen lernen
Earned Jun 24, 2025 EDT
Transform and Clean your Data with Dataprep by Alteryx on Google Cloud
Earned Jun 16, 2025 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned Jun 9, 2025 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned Jun 6, 2025 EDT
Referenz – Big Data, Machine Learning und KI
Earned Jun 6, 2025 EDT
Gemini für Data Scientists und Analysts
Earned Jun 2, 2025 EDT
LookML in Looker verstehen
Earned Jun 1, 2025 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned Mai 30, 2025 EDT
Streamanalyse in BigQuery
Earned Mai 26, 2025 EDT
Funktionen, Formeln und Diagramme in Google Sheets verwenden
Earned Mai 26, 2025 EDT
APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden
Earned Okt 31, 2023 EDT
Cloud Spanner-Instanzen erstellen und verwalten
Earned Okt 31, 2023 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen
Earned Okt 27, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned Okt 25, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Okt 25, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Okt 25, 2023 EDT
Bigtable-Instanzen erstellen und verwalten
Earned Okt 24, 2023 EDT
LookML-Objekte in Looker erstellen
Earned Okt 24, 2023 EDT
Erste Schritte mit Looker
Earned Okt 24, 2023 EDT
CI/CD-Pipelines in Google Cloud umsetzen
Earned Jul 7, 2023 EDT
DEPRECATED Build Google Cloud Infrastructure for Azure Professionals
Earned Jul 7, 2023 EDT
DevOps-Workflows in Google Cloud implementieren
Earned Jul 5, 2023 EDT
Kostenoptimierung für die Google Kubernetes Engine
Earned Jun 20, 2023 EDT
Google Cloud-Netzwerk entwickeln
Earned Jun 15, 2023 EDT
Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen
Earned Jun 12, 2023 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten
Earned Jun 11, 2023 EDT
Einführung in generative KI
Earned Mai 25, 2023 EDT
Mit Google Cloud Operations skalieren
Earned Mai 23, 2023 EDT
Infrastruktur und Anwendungen mit Google Cloud modernisieren
Earned Mai 15, 2023 EDT
Datentransformation mit Google Cloud
Earned Mai 10, 2023 EDT
Digitale Transformation mit Google Cloud
Earned Apr 30, 2023 EDT
ML-Lösungen mit Vertex AI erstellen und bereitstellen
Earned Mär 30, 2023 EDT
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen
Earned Mär 30, 2023 EDT
Website in Google Cloud erstellen
Earned Mär 29, 2023 EDT
Datenerfassung mit Document AI automatisieren
Earned Mär 27, 2023 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Mär 27, 2023 EDT
Cloud SQL for PostgreSQL-Instanzen erstellen und verwalten
Earned Mär 25, 2023 EDT
Data Warehouse mit BigQuery erstellen
Earned Mär 25, 2023 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Mär 24, 2023 EDT
Prädiktive Datenanalyse in BigQuery durchführen
Earned Mär 22, 2023 EDT
Google Cloud-Netzwerk einrichten
Earned Mär 22, 2023 EDT
Database Migration Service verwenden, um MySQL-Daten nach Cloud SQL zu migrieren
Earned Mär 21, 2023 EDT
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI
Earned Mär 20, 2023 EDT
Freigegebene Daten über die Daten-Cloud von Google nutzen
Earned Mär 19, 2023 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Warehousing
Earned Mär 17, 2023 EDT
Kubernetes in Google Cloud
Earned Mär 17, 2023 EDT
Cloud-Zusammenarbeit und Produktivitäts-Workflows implementieren
Earned Mär 16, 2023 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Mär 14, 2023 EDT
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
Earned Mär 12, 2023 EDT
Referenz – Infrastruktur
Earned Mär 11, 2023 EST
Google Cloud Essentials
Earned Mär 5, 2023 EST
Using the Cloud SDK Command Line
Earned Mär 4, 2023 EST
In diesem Anfängerkurs erhalten Sie Informationen über den Datenanalyse-Workflow in Google Cloud. Außerdem werden Ihnen die verfügbaren Tools zum Auswerten, Analysieren und Visualisieren von Daten sowie zur Freigabe Ihrer gewonnenen Erkenntnisse an Stakeholder vorgestellt. Anhand einer Fallstudie sowie von praxisorientierten Labs, Vorlesungen und Quizzen/Demos zeigt der Kurs, wie Rohdaten bereinigt und daraus wirkungsvolle Visualisierungen und Dashboards erstellt werden. Ganz gleich, ob Sie bereits mit Daten arbeiten und erfahren möchten, wie Sie in Google Cloud erfolgreich sein können, oder ob Sie sich beruflich weiterbilden möchten – dieser Kurs erleichtert Ihnen den Einstieg. Fast jeder, der bei seiner Arbeit Datenanalysen ausführt oder verwendet, kann von diesem Kurs profitieren.
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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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Dataprep is Google's self-service data preparation tool built in collaboration with Alteryx. Learn the basics of cleaning and preparing data for analysis and visualization, all in the Google ecosystem. In this course, you will learn how to connect Dataprep to your data in Cloud Storage and BigQuery, clean data using the interactive UI, profile the data, and publish your results back into the Google ecosystem. You will learn the basics of data transformation, including filtering values, reshaping the data, combining multiple datasets, deriving new values, and aggregating your dataset.
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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.
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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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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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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 diesem Kurs sammeln Sie praktische Erfahrungen mit LookML in Looker. Sie lernen, wie Sie LookML-Code schreiben, um neue Dimensionen und Messwerte zu erstellen, abgeleitete Tabellen zu erstellen und sie mit Explores zu verknüpfen, Explores zu filtern und Caching-Richtlinien in LookML zu definieren.
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Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.
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Weisen Sie mit einem Skill-Logo Ihre Kenntnisse über Streamanalyse in BigQuery nach. In diesem Kurs wenden Sie sowohl Pub/Sub und Dataflow als auch BigQuery an, um Daten für die Analyse zu streamen.
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Absolvieren Sie den Skill-Logo-Kurs Funktionen, Formeln und Diagramme in Google Sheets verwenden, um Ihre Kenntnisse in den folgenden Bereichen nachzuweisen: Daten mithilfe von Funktionen analysieren, Daten mit Diagrammen visualisieren sowie validieren, formatieren und aufrufen.
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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 zum Kurs Cloud Spanner-Instanzen erstellen und verwalten für Einsteigerinnen und Einsteiger weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Cloud Spanner-Instanzen und ‑Datenbanken erstellen und sie verwenden; Cloud Spanner-Datenbanken über verschiedene Verfahren laden; Cloud Spanner-Datenbanken sichern, Datenbankschemas definieren und Abfragepläne verstehen sowie eine moderne Web-App bereitstellen, die mit einer Cloud Spanner-Instanz verbunden ist.
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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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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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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird erklärt, was verantwortungsbewusste Anwendung von KI bedeutet, warum sie wichtig ist und wie Google dies in seinen Produkten berücksichtigt. Darüber hinaus werden die 7 KI-Grundsätze von Google behandelt.
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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird untersucht, was Large Language Models (LLM) sind, für welche Anwendungsfälle sie genutzt werden können und wie die LLM-Leistung durch Feinabstimmung von Prompts gesteigert werden kann. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, die das Entwickeln eigener Anwendungen basierend auf generativer KI ermöglichen.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Bigtable-Instanzen erstellen und verwalten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Instanzen erstellen, Schemas entwerfen, Daten abfragen und Verwaltungsaufgaben in Bigtable ausführen (unter anderem Leistung überwachen sowie Autoscaling und Replikation von Knoten konfigurieren).
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Mit dem Skill-Logo zum Einsteigerkurs LookML-Objekte in Looker erstellen weisen Sie Kenntnisse über Folgendes nach: neue Dimensionen und Messwerte, Ansichten und abgeleitete Tabellen erstellen, Messwertfilter und Typen basierend auf Anforderungen festlegen, Dimensionen und Messwerte aktualisieren, Explores erstellen und verfeinern, Ansichten mit vorhandenen Explores verknüpfen und entscheiden, welche LookML- Objekte aufgrund von Geschäftsanforderungen erstellt werden sollen.
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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Erste Schritte mit Looker abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie Daten mit Looker Studio und Looker analysieren, visualisieren und kuratieren.
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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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Earn a skill badge by completing the Build Google Cloud Infrastructure for Azure Professionals course, where you learn how to configure IAM permission, orchestrate workloads using Kubernetes, host a web application using compute engine, and configure load balancing. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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Mit dem Skill-Logo DevOps-Workflows in Google Cloud implementieren weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Git-Repositories erstellen und verwalten, Deployments in der Google Kubernetes Engine (GKE) starten, verwalten und skalieren sowie CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Container-Image-Builds und GKE-Deployments entwerfen.
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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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Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Google Cloud-Netzwerk entwickeln abschließen. Dabei wird anhand verschiedener Aufgaben behandelt, wie Sie Anwendungen bereitstellen und beobachten, darunter: IAM-Rollen prüfen, den Zugriff auf Projekte ermöglichen/entfernen, VPC-Netzwerke erstellen, Compute Engine-VMs bereitstellen und beobachten, SQL-Abfragen schreiben, VMs in der Compute Engine bereitstellen und beobachten sowie Anwendungen mithilfe von Kubernetes und mehreren Deploymentmodellen bereitstellen.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Konfigurieren und Erstellen von Docker-Container-Images, Erstellen und Verwalten von Google Kubernetes Engine-Clustern, Verwenden von kubectl für eine effiziente Clusterverwaltung und Bereitstellen von Kubernetes-Anwendungen mit leistungsfähigen Continuous Delivery-Abläufen.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird erklärt, was generative KI ist, wie sie genutzt wird und wie sie sich von herkömmlichen Methoden für Machine Learning unterscheidet. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, mit denen Sie eigene generative KI-Anwendungen entwickeln können.
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Unternehmen jeder Größe nutzen die Leistungsfähigkeit und Flexibilität der Cloud, um ihre Abläufe zu transformieren. Die effektive Verwaltung und Skalierung von Cloud-Ressourcen kann jedoch eine komplexe Aufgabe sein. In diesem Kurs werden die grundlegenden Konzepte moderner Betriebsabläufe, Zuverlässigkeit und Ausfallsicherheit in der Cloud erläutert und es wird gezeigt, wie Google Cloud diese Bemühungen unterstützen kann.
Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, sich in ihrer Rolle weiterzuentwickeln und die Zukunft ihres Unternehmens mitzugestalten.
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Viele traditionelle Unternehmen verwenden ältere Systeme und Apps, die nicht mit den modernen Kundenerwartungen Schritt halten können. Führungskräfte müssen sich oft entscheiden, ob sie ihre veralteten IT-Systeme weiter betreiben oder in neue Produkte und Dienste investieren. In diesem Kurs werden diese Herausforderungen untersucht und Lösungen für ihre Bewältigung mithilfe von Cloud-Technologie angeboten.
Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, sich in ihrer Rolle weiterzuentwickeln und die Zukunft ihres Unternehmens mitzugestalten.
Weitere Informationen
Cloud-Technologie ist ein leistungsstarkes Asset. In Kombination mit Daten wird sie zum Katalysator für Innovation und einen besseren Kundenservice. Im Kurs „Datentransformation mit Google Cloud“ erfahren Sie, wie Unternehmen die Cloud nutzen können, um ihre Daten zugänglicher, verwertbarer und wertvoller zu machen.
Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, in ihrer Rolle zu wachsen und die Zukunft ihres Unternehmens zu gestalten.
Weitere Informationen
Die digitale Transformation ist für moderne Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Eine solide Grundlage im Cloud Computing ist der erste Schritt, um sinnvolle Innovationen voranzutreiben. „Digitale Transformation mit Google Cloud“ stellt die wichtigsten Technologien und strategischen Frameworks vor, mit denen Abläufe in Unternehmen modernisiert werden können. In diesem Kurs werden grundlegende Cloud-Konzepte, die globale Netzwerkinfrastruktur und das Modell der gemeinsamen Verantwortung behandelt. So können Führungskräfte dem Weg in die Cloud zuversichtlich entgegenblicken.
Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, sich in ihrer Rolle weiterzuentwickeln und die Zukunft ihres Unternehmens mitzugestalten.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo zum Kurs ML-Lösungen mit Vertex AI erstellen und bereitstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse nach. Sie lernen in diesem Kurs, wie Sie die Vertex AI-Plattform von Google Cloud, AutoML und benutzerdefinierte Trainingsdienste nutzen, um Machine-Learning-Modelle zu trainieren, zu bewerten, abzustimmen, zu erklären und bereitzustellen. Dieser Kurs richtet sich an professionelle Data Scientists und Machine Learning Engineers. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über Produkte und Dienste von Google Cloud belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Umgebung anzuwenden. Absolvieren Sie diese Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein digitales Abzeichen zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Website in Google Cloud erstellen weisen Sie Grundkenntnisse nach. Dieser Kurs basiert auf der Videoreihe Get Cooking in Cloud und behandelt folgende Themen:Website in Cloud Run bereitstellenWebanwendung in Compute Engine hostenWebsite in der Google Kubernetes Engine erstellen, bereitstellen und skalierenVon einer monolithischen Anwendung zu einer Microservices-Architektur mit Cloud Build migrieren
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Datenerfassung mit Document AI automatisieren weisen Sie Grundkenntnisse nach. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit Document AI Daten extrahieren, verarbeiten und erheben.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo zum Einsteigerkurs Database Migration Service verwenden, um MySQL-Daten nach Cloud SQL zu migrieren weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: verschiedene in Database Migration Service verfügbare Jobtypen und Verbindungsoptionen nutzen, um MySQL-Daten nach Cloud SQL zu migrieren, und beim Ausführen von Database Migration Service-Jobs MySQL-Nutzerdaten migrieren.
Weitere Informationen
Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
Kubernetes ist das meistgenutzte System zur Orchestrierung von Containern. Die Google Kubernetes Engine wurde speziell für die Unterstützung verwalteter Kubernetes-Deployments in Google Cloud entwickelt. In diesem Kurs für Fortgeschrittene erfahren Sie, wie Sie Docker-Images und ‑Container konfigurieren und vollwertige Kubernetes Engine-Anwendungen bereitstellen. Sie erlernen die praktischen Fertigkeiten, die für die Einbindung der Containerorchestrierung in den eigenen Workflow erforderlich sind. Wenn Sie Ihre Fähigkeiten und Ihr Wissen unter Beweis stellen möchten, können Sie ein Challenge-Lab nach Abschluss des Kurses Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen absolvieren, um ein exklusives digitales Google Cloud-Logo zu erhalten.
Weitere Informationen
Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Cloud-Zusammenarbeit und Produktivitäts-Workflows implementieren abschließen. Darin lernen Sie die Plattform zur Zusammenarbeit von Google kennen und erfahren, wie Sie Gmail, Kalender, Meet, Drive, Sheets und AppSheet verwenden.
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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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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
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 Essentials“ 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 Essentials ist eine erstklassige Einführung in die grundlegenden Funktionen der Plattform.
Weitere Informationen
For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.
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