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Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Pc Rishi

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Gold League

13700 Punkte
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Jan 8, 2024 EST
Einführung in Large Language Models Earned Jan 8, 2024 EST
Transformer-Modelle und BERT-Modell Earned Jan 8, 2024 EST
Einführung in generative KI Earned Jan 8, 2024 EST
Vorbereitung auf die Prüfung zum Associate Cloud Engineer Earned Jan 8, 2024 EST
Developing Data Models with LookML Earned Jan 4, 2024 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker Earned Jan 4, 2024 EST
Erweiterte LookML-Konzepte in Looker anwenden Earned Jan 4, 2024 EST
Understanding LookML in Looker Earned Jan 3, 2024 EST
Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten Earned Dez 20, 2023 EST

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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Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Transformer-Architektur und das BERT-Modell (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Sie lernen die Hauptkomponenten der Transformer-Architektur wie den Self-Attention-Mechanismus kennen und erfahren, wie Sie diesen zum Erstellen des BERT-Modells verwenden. Darüber hinaus werden verschiedene Aufgaben behandelt, für die BERT genutzt werden kann, wie etwa Textklassifizierung, Question Answering und Natural-Language-Inferenz. Der gesamte Kurs dauert ungefähr 45 Minuten.

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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 Anwendungen basierend auf generativer KI entwickeln können.

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Dieser Kurs hilft Ihnen, sich strukturiert auf die Prüfung zum Associate Cloud Engineer vorzubereiten. Sie erfahren mehr über die in der Prüfung behandelten Google Cloud-Themen und wie Sie einen Lernplan zur Erweiterung Ihrer Kenntnisse erstellen.

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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.

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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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In diesem Kurs sammeln Sie praktische Erfahrungen mit dem Anwenden erweiterter LookML-Konzepte in Looker. Sie lernen, wie Sie Liquid verwenden, um dynamische Dimensionen und Measures zu erstellen und anzupassen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie dynamische abgeleitete SQL-Tabellen und benutzerdefinierte native abgeleitete Tabellen erstellen sowie Erweiterungen zur Modularisierung Ihres LookML-Codes nutzen.

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In this quest, you will get hands-on experience with LookML in Looker. You will learn how to write LookML code to create new dimensions and measures, create derived tables and join them to Explores, filter Explores, and define caching policies in LookML.

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MMit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Filtern, Sortieren und Pivotieren von Daten, Zusammenführen der Ergebnisse von verschiedenen Looker-Explores sowie Verwenden von Funktionen und Operatoren zum Erstellen von Looker-Dashboards und ‑Berichten für Analyse und Visualisierung von Daten.

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