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Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Médéric Hurier

Mitglied seit 2019

Silver League

5800 Punkte
Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen Earned Aug 31, 2021 EDT
Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen Earned Aug 25, 2021 EDT
Website in Google Cloud erstellen Earned Aug 24, 2021 EDT
DevOps-Workflows in Google Cloud implementieren Earned Aug 23, 2021 EDT
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten Earned Aug 22, 2021 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Aug 22, 2021 EDT
APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden Earned Aug 22, 2021 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen Earned Aug 21, 2021 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren Earned Aug 20, 2021 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten Earned Okt 6, 2020 EDT

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.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen abschließen. Dabei lernen Sie verschiedene netzwerkbezogene Ressourcen kennen, mit denen Sie Ihre Anwendungen in Google Cloud erstellen, skalieren und schützen können.

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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

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Mit dem Skill-Logo DevOps-Workflows in Google Cloud implementieren weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Git-Repositories mit Cloud Source Repositories erstellen, 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 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

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

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.

Weitere Informationen

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.

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 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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