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Viacheslav Melnyk

Mitglied seit 2022

Gold League

25305 Punkte
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations Earned Dez 20, 2023 EST
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines Earned Dez 18, 2023 EST
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Okt 22, 2023 EDT
Data Warehouse mit BigQuery erstellen Earned Feb 24, 2023 EST
Grundlegende Sicherheitsfunktionen in Google Cloud implementieren Earned Feb 23, 2023 EST
Database Migration Service verwenden, um MySQL-Daten nach Cloud SQL zu migrieren Earned Feb 23, 2023 EST
Prädiktive Datenanalyse in BigQuery durchführen Earned Feb 21, 2023 EST
Freigegebene Daten über die Daten-Cloud von Google nutzen Earned Feb 20, 2023 EST
Datenmodelle in Looker verwalten Earned Feb 12, 2023 EST
LookML-Objekte in Looker erstellen Earned Feb 11, 2023 EST
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen Earned Feb 11, 2023 EST
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten Earned Feb 10, 2023 EST
Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten Earned Feb 10, 2023 EST
Serverlose Apps mit Firebase entwickeln Earned Dez 2, 2022 EST
Serverlose Anwendungen in Cloud Run entwickeln Earned Dez 2, 2022 EST
Kostenoptimierung für die Google Kubernetes Engine Earned Dez 1, 2022 EST
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen Earned Nov 10, 2022 EST
Build a Certification Study Guide: PCA Exam Prep Earned Nov 10, 2022 EST
Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen Earned Nov 8, 2022 EST
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren Earned Okt 28, 2022 EDT
Website in Google Cloud erstellen Earned Okt 28, 2022 EDT
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten Earned Okt 27, 2022 EDT
Google Cloud-Netzwerk einrichten Earned Okt 21, 2022 EDT
Google Cloud-Netzwerk entwickeln Earned Okt 18, 2022 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten Earned Okt 14, 2022 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Okt 11, 2022 EDT

In the last installment of the Dataflow course series, we will introduce the components of the Dataflow operational model. We will examine tools and techniques for troubleshooting and optimizing pipeline performance. We will then review testing, deployment, and reliability best practices for Dataflow pipelines. We will conclude with a review of Templates, which makes it easy to scale Dataflow pipelines to organizations with hundreds of users. These lessons will help ensure that your data platform is stable and resilient to unanticipated circumstances.

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In this second installment of the Dataflow course series, we are going to be diving deeper on developing pipelines using the Beam SDK. We start with a review of Apache Beam concepts. Next, we discuss processing streaming data using windows, watermarks and triggers. We then cover options for sources and sinks in your pipelines, schemas to express your structured data, and how to do stateful transformations using State and Timer APIs. We move onto reviewing best practices that help maximize your pipeline performance. Towards the end of the course, we introduce SQL and Dataframes to represent your business logic in Beam and how to iteratively develop pipelines using Beam notebooks.

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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Datenmodelle in Looker verwalten weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in den folgenden Bereichen nach: Aufrechterhaltung des Zustands von LookML-Projekten, Verwendung von SQL-Runner zur Datenvalidierung, Umsetzung von Best Practices für LookML, Leistungsoptimierung von Abfragen und Berichten sowie Implementierung von persistenten abgeleiteten Tabellen und Caching-Richtlinien.

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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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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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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.

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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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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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Mit dem Skill-Logo Serverlose Anwendungen in Cloud Run entwickeln weisen Sie Kenntnisse in den folgenden Bereichen nach: Cloud Run für Datenmanagement in Cloud Storage integrieren, mit Cloud Run und Pub/Sub die Architektur von asynchronen, ausfallsicheren Systemen erstellen, REST API-Gateways basierend auf Cloud Run aufbauen und Dienste auf Cloud Run entwickeln und bereitstellen.

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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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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.

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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Cloud Architect certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.

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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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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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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 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

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

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 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

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.

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