Sajo Sam
Mitglied seit 2022
Silver League
29160 Punkte
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Nov 16, 2023 EST
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Nov 16, 2023 EST
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Nov 16, 2023 EST
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Nov 16, 2023 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Nov 15, 2023 EST
Generative AI Fundamentals
Earned Nov 15, 2023 EST
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Nov 15, 2023 EST
Einführung in Large Language Models
Earned Nov 15, 2023 EST
Einführung in generative KI
Earned Nov 15, 2023 EST
New Year, New Skills: Yellow Challenge (A)
Earned Jan 6, 2023 EST
New Year, New Skills: Green Challenge (A)
Earned Jan 5, 2023 EST
MongoDB Atlas on Google Cloud
Earned Dez 15, 2022 EST
[DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant
Earned Jun 18, 2022 EDT
Serverlose Apps mit Firebase entwickeln
Earned Jun 18, 2022 EDT
Build Apps & Websites with Firebase
Earned Jun 18, 2022 EDT
DevOps-Workflows in Google Cloud implementieren
Earned Jun 18, 2022 EDT
Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen
Earned Jun 18, 2022 EDT
APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden
Earned Jun 18, 2022 EDT
Workspace: Add-ons
Earned Jun 17, 2022 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant
Earned Jun 17, 2022 EDT
Machine Learning APIs
Earned Jun 17, 2022 EDT
DevOps – Grundlagen
Earned Jun 16, 2022 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture
Earned Jun 16, 2022 EDT
Google Developer Essentials
Earned Jun 16, 2022 EDT
DEPRECATED Language, Speech, Text, & Translation with Google Cloud APIs
Earned Jun 16, 2022 EDT
Automate Deployment and Manage Traffic on a Google Cloud Network
Earned Jun 12, 2022 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned Jun 5, 2022 EDT
Grundlagen der Sicherheit und Identitätsverwaltung
Earned Jun 5, 2022 EDT
Google Cloud-Netzwerk entwickeln
Earned Jun 4, 2022 EDT
Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen
Earned Jun 4, 2022 EDT
Monitoring und Logging mit Google Cloud Observability
Earned Jun 4, 2022 EDT
Grundlegende Sicherheitsfunktionen in Google Cloud implementieren
Earned Jun 4, 2022 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Jun 4, 2022 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned Jun 4, 2022 EDT
Einführung in Machine Learning: Language Processing
Earned Jun 4, 2022 EDT
Referenz – Big Data, Machine Learning und KI
Earned Jun 3, 2022 EDT
Cloud-Entwicklung
Earned Jun 1, 2022 EDT
Kubernetes in Google Cloud
Earned Jun 1, 2022 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten
Earned Mai 23, 2022 EDT
DEPRECATED Google Cloud's Operations Suite
Earned Mai 15, 2022 EDT
Google Cloud-Kosten verstehen lernen
Earned Mai 13, 2022 EDT
Referenz – Infrastruktur
Earned Mai 12, 2022 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen
Earned Mai 11, 2022 EDT
Data Warehouse mit BigQuery erstellen
Earned Mai 10, 2022 EDT
Scientific Data Processing
Earned Mai 7, 2022 EDT
Cloud SQL
Earned Mai 7, 2022 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned Mai 7, 2022 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned Mai 7, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Warehousing
Earned Mai 7, 2022 EDT
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
Earned Mai 6, 2022 EDT
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten
Earned Mai 6, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery for Marketing Analysts
Earned Mai 4, 2022 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned Mai 2, 2022 EDT
DEPRECATED Applied Data: Blockchain
Earned Mai 1, 2022 EDT
BigQuery für Machine Learning
Earned Apr 28, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Apr 26, 2022 EDT
Google Cloud – Grundlagen
Earned Apr 26, 2022 EDT
Mit Google Cloud Operations skalieren
Earned Jan 31, 2022 EST
Infrastruktur und Anwendungen mit Google Cloud modernisieren
Earned Jan 31, 2022 EST
Datentransformation mit Google Cloud
Earned Jan 30, 2022 EST
Digitale Transformation mit Google Cloud
Earned Jan 30, 2022 EST
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Jan 30, 2022 EST
Learn to Earn Cloud Security Challenge: Level 2
Earned Jan 20, 2022 EST
Learn to Earn Cloud Security Challenge: Level 1
Earned Jan 18, 2022 EST
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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Dieser Kurs vermittelt Ihnen eine Zusammenfassung der Encoder-Decoder-Architektur, einer leistungsstarken und gängigen Architektur, die bei Sequenz-zu-Sequenz-Tasks wie maschinellen Übersetzungen, Textzusammenfassungen und dem Question Answering eingesetzt wird. Sie lernen die Hauptkomponenten der Encoder-Decoder-Architektur kennen und erfahren, wie Sie diese Modelle trainieren und bereitstellen können. Im dazugehörigen Lab mit Schritt-für-Schritt-Anleitung können Sie in TensorFlow von Grund auf einen Code für eine einfache Implementierung einer Encoder-Decoder-Architektur erstellen, die zum Schreiben von Gedichten dient.
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In diesem Kurs wird der Aufmerksamkeitsmechanismus vorgestellt. Dies ist ein leistungsstarkes Verfahren, das die Fokussierung neuronaler Netzwerke auf bestimmte Abschnitte einer Eingabesequenz ermöglicht. Sie erfahren, wie der Aufmerksamkeitsmechanismus funktioniert und wie Sie damit die Leistung verschiedener Machine Learning-Tasks wie maschinelle Übersetzungen, Zusammenfassungen von Texten und Question Answering verbessern können.
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In diesem Kurs werden Diffusion-Modelle vorgestellt, eine Gruppe verschiedener Machine Learning-Modelle, die kürzlich einige vielversprechende Fortschritte im Bereich Bildgenerierung gemacht haben. Diffusion-Modelle basieren auf physikalischen Konzepten der Thermodynamik und sind in den letzten Jahren in der Forschung und Industrie sehr beliebt geworden. Dabei stützen sich Diffusion-Modelle auf viele innovative Modelle und Tools zur Bildgenerierung in Google Cloud. In diesem Kurs werden Ihnen die theoretischen Grundlagen der Diffusion-Modelle erläutert und wie Sie diese Modelle über Vertex AI trainieren und bereitstellen können.
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Da die Nutzung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Unternehmen weiter zunimmt, wird auch deren verantwortungsbewusste Entwicklung ein immer wichtigeres Thema. Dabei ist es für viele schwierig, die Überlegungen zur verantwortungsbewussten Anwendung von KI in die Praxis umzusetzen. Wenn Sie wissen möchten, wie sich die verantwortungsbewusste Anwendung von KI in die Praxis umsetzen, also operationalisieren lässt, finden Sie in diesem Kurs entsprechende Hilfestellungen.
In diesem Kurs erfahren Sie, wie dies mit Google Cloud heutzutage möglich ist, inklusive entsprechender Best Practices und Erkenntnisse. Es wird gezeigt, welches Framework Google Cloud bietet, um einen eigenen Ansatz für die verantwortungsbewusste Anwendung von KI zu entwickeln.
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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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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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New year, New skills! Add 23 (or so) new skills and techniques to your toolkit, while sampling certification-based learning paths. Whether you're thinking about Google Cloud's Data, DevOps or Networking certifications, or just exploring, this is the challenge to help you start your year strong.
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New year, new skills! Add 23 (or so) new skills and techniques to your toolkit, while sampling certification-based learning paths. Whether you're thinking about Google Cloud's Data, DevOps or Networking certifications, or just exploring, this is the challenge to help you start your year strong.
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Discover the ease of an integrated multi-cloud database with data services that simplify database deployment and management. Get practical experience using MongoDB Atlas on Google Cloud and unlock the power of a flexible document data model that makes data easier to work with in a global, scalable, fully-managed, and elastic service. Come expecting to learn, Building a Cloud Run application that leverages Atlas App Services to call Cloud Natural Language Processing and carry out sentiment analysis, Running a MongoDB Database in Kubernetes with StatefulSets and Ingesting New Datasets into BigQuery
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Earn a skill badge by completing the Build Interactive Apps with Google Assistant quest, where you will learn how to build Google Assistant applications, including how to: create an Actions project, integrate Dialogflow with an Actions project, test your application with Actions simulator, build an Assistant application with flash cards template, integrate customer MP3 files with your Assistant application, add Cloud Translation API to your Assistant application, and use APIs and integrate them into your applications. 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 the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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Mit dem Skill-Logo Serverlose Apps mit Firebase entwickeln weisen Sie Kenntnisse in den folgenden Bereichen nach: serverlose Webanwendungen mit Firebase entwickeln, Firestore für die Datenbankverwaltung verwenden, Bereitstellungsprozesse mit Cloud Build automatisieren und Google Assistant-Funktionen in Ihre Anwendungen integrieren.
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Firebase is a backend-as-service (Bass) platform for creating mobile and web applications. In this quest you will learn to build serverless web apps, import data into a serverless database, and build a Google Assistant application with Firebase and its Google Cloud integrations. 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 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 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 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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This course demonstrates the power of integrating Google Cloud services and tools with Workspace applications - like using Node.js to build a survey bot, the Natural Language API to recognize sentiment in a Google Doc, and building a chat bot with Apps Script.
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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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It's no secret that machine learning is one of the fastest growing fields in tech, and Google Cloud has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning APIs by taking labs like Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API. Looking for a hands-on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? 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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Verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil durch DevOps. DevOps ist eine organisationsbezogene und kulturelle Bewegung, deren Ziel darin besteht, Software schneller bereitzustellen, die Zuverlässigkeit der Dienste zu verbessern und ein gemeinsames Verantwortungsbewusstsein unter den Software-Stakeholdern aufzubauen. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Google Cloud die Geschwindigkeit, Stabilität, Verfügbarkeit und Sicherheit bei der Softwarebereitstellung verbessern. DevOps Research and Assessment ist jetzt Teil von Google Cloud. Wie sieht es bei Ihrem Team aus? Absolvieren Sie dieses Multiple-Choice-Quiz mit fünf Fragen und finden Sie es heraus!
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This fundamental-level quest is unique amongst the other quest 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 Cloud Architect Certification. From IAM, to networking, to Kubernetes engine deployment, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, we recommend that you also review the exam guide and other available preparation resources.
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This introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.
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In this quest you will use a collection of Google APIs that are all related to language, and speech. You will use the Speech-to-Text API to transcribe an audio file into a text file, the Cloud Translation API to translate from one language to another, the Cloud Translation API to detect what language is being used and translate to a different language, the Natural Language API to classify text and analyze sentiment, and create synthetic speech.
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Networking is a principle theme of cloud computing. It’s the underlying structure of Google Cloud, and it’s what connects all your resources and services to one another. This course will cover essential Google Cloud networking services and will give you hands-on practice with specialized tools for developing mature networks. From learning the ins-and-outs of VPCs, to creating enterprise-grade load balancers, Automate Deployment and Manage Traffic on a Google Cloud Network will give you the practical experience needed so you can start building robust networks right away.
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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
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Sicherheit hat bei Google Cloud-Diensten oberste Priorität. Google Cloud verfügt daher über spezielle Tools, die beim Thema Schutz und Identität für Sicherheit in Ihren Projekten sorgen. In diesem Kurs für Einsteiger sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Google Cloud Identity and Access Management (IAM), einer erprobten Lösung für die Verwaltung von Nutzer- und VM-Konten. Außerdem erhalten Sie Einblicke in die Netzwerksicherheit, indem Sie Virtual Private Clouds (VPCs) und virtuelle private Netzwerke (VPNs) bereitstellen. Darüber hinaus lernen Sie, welche Tools Sie zum Schutz vor Sicherheitsbedrohungen und Datenverlusten einsetzen können.
Weitere Informationen
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
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Grundlegende Sicherheitsfunktionen in Google Cloud implementieren weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Erstellen und Zuweisen von Rollen mit Identity and Access Management (IAM); Erstellen und Verwalten von Dienstkonten; Herstellen einer privaten Verbindung zwischen Virtual Private Cloud-Netzwerken (VPC); Beschränken des Anwendungszugriffs mithilfe von Identity-Aware Proxy; Verwalten von Schlüsseln und verschlüsselten Daten mit Cloud Key Management Service (KMS); und Erstellen eines privaten Kubernetes-Clusters.
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
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
Dieser Kurs für Einsteiger unterscheidet sich von anderen Kursangeboten. Die Labs sind so gewählt, dass sie IT-Profis praktische Kenntnisse zu Themen und Diensten vermitteln, die Bestandteil der Zertifizierungsprüfung zum Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer sind. Die Labs des Kurses umfassen Themen wie IAM, Networking und Bereitstellung in der Kubernetes Engine, bei denen Sie Ihr Wissen über Google Cloud unter Beweis stellen können. Mithilfe der Übungen im Rahmen dieser Labs können Sie zwar Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten erweitern, Sie sollten sich jedoch auch den Prüfungsleitfaden und andere verfügbare Vorbereitungsressourcen ansehen.
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
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
Learn the ins and outs of Google Cloud's operations suite, an important service for generating insights into the health of your applications. It provides a wealth of information in application monitoring, report logging, and diagnoses. These labs will give you hands-on practice with and will teach you how to monitor virtual machines, generate logs and alerts, and create custom metrics for application data. It is recommended that the students have at least earned a Badge by completing the Google Cloud Essentials. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this course, enroll in and finish the challenge lab at the end of the Monitor and Log with Google Cloud Operations Suite to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
Weitere Informationen
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.
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
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 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
Big data, machine learning, and scientific data? It sounds like the perfect match. In this course, you will get hands-on practice with GCP services like BigQuery, Managed Service for Apache Spark, and Tensorflow by applying them to use cases that employ real-life, scientific data sets. By getting experience with tasks like earthquake data analysis and satellite image aggregation, Scientific Data Processing will expand your skill set in big data and machine learning so you can start tackling your own problems across a spectrum of scientific disciplines.
Weitere Informationen
Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.
Weitere Informationen
In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
Weitere Informationen
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.
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
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
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.
Weitere Informationen
Want to turn your marketing data into insights and build dashboards? Bring all of your data into one place for large-scale analysis and model building. Get repeatable, scalable, and valuable insights into your data by learning how to query it and using BigQuery. 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
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.
Weitere Informationen
Blockchain and related technologies, such as distributed ledger and distributed apps, are becoming new value drivers and solution priorities in many industries. In this course you will gain hands-on experience with distributed ledger and the exploration of blockchain datasets in Google Cloud. It brings the research and solution work of Google's Allen Day into self-paced labs for you to run and learn directly. Since this course uses advanced SQL in BigQuery, a SQL-in-BigQuery refresher lab is at the start.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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 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
These labs will give you a deeper understanding of security features in the cloud. These labs are a little more challenging. It’s OK to take a lab more than once to achieve a great score. Complete this game to earn the Level 2 game badge, and you'll be one step closer to completing the challenge. Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard!
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These labs help you get started with cloud security basics. At the end of each lab, you'll have hands-on experience with securing your cloud. Complete this game to earn the Level 1 game badge, and you'll be one step closer to completing the challenge. Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard!
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