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ALI HAIDER
Mitglied seit 2020
Gold League
70084 Punkte
AI Boost Bites: Ihr persönlicher Feedback-Agent
Earned Dez 10, 2025 EST
Security Command Center Fundamentals
Earned Sep 11, 2025 EDT
Getting Started with Security Command Center Enterprise
Earned Sep 11, 2025 EDT
Google Threat Intelligence
Earned Sep 7, 2025 EDT
The Arcade Trivia March 2024 Week 1
Earned Mär 2, 2024 EST
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep
Earned Feb 15, 2024 EST
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
Earned Feb 14, 2024 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned Feb 13, 2024 EST
Grundlagen der Datenanalyse mit Google Cloud
Earned Feb 13, 2024 EST
Build a Certification Study Guide: PCNE Exam Prep
Earned Feb 12, 2024 EST
Mit Google Cloud Operations skalieren
Earned Feb 11, 2024 EST
Vertrauen und Sicherheit mit Google Cloud
Earned Feb 11, 2024 EST
Infrastruktur und Anwendungen mit Google Cloud modernisieren
Earned Feb 11, 2024 EST
Innovationen mit künstlicher Intelligenz von Google Cloud
Earned Feb 11, 2024 EST
Datentransformation mit Google Cloud
Earned Feb 11, 2024 EST
Digitale Transformation mit Google Cloud
Earned Feb 11, 2024 EST
Developing a Google SRE Culture
Earned Feb 7, 2024 EST
Manage Security in Google Cloud
Earned Feb 7, 2024 EST
Networking in Google Cloud: Routing and Addressing
Earned Feb 2, 2024 EST
Networking in Google Cloud: Fundamentals
Earned Feb 1, 2024 EST
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur
Earned Jan 27, 2024 EST
Build a Certification Study Guide: PCSE Exam Prep
Earned Jan 27, 2024 EST
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen
Earned Jan 23, 2024 EST
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Jan 22, 2024 EST
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Jan 20, 2024 EST
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Jan 20, 2024 EST
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Jan 20, 2024 EST
Generative KI kennenlernen – Agent Platform
Earned Jan 20, 2024 EST
Einführung in Vertex AI Studio
Earned Jan 20, 2024 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Jan 20, 2024 EST
Generative AI Fundamentals
Earned Jan 20, 2024 EST
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Jan 20, 2024 EST
Einführung in Large Language Models
Earned Jan 20, 2024 EST
Einführung in generative KI
Earned Jan 20, 2024 EST
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen
Earned Jan 20, 2024 EST
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud
Earned Jan 20, 2024 EST
Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen
Earned Jan 20, 2024 EST
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud
Earned Jan 20, 2024 EST
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud
Earned Jan 20, 2024 EST
Learn to Earn Cloud Data Challenge: Data Analyst Skills
Earned Jul 5, 2022 EDT
[DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant
Earned Mai 29, 2022 EDT
Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten
Earned Mai 25, 2022 EDT
Grundlegende Sicherheitsfunktionen in Google Cloud implementieren
Earned Mai 24, 2022 EDT
DevOps-Workflows in Google Cloud implementieren
Earned Mai 24, 2022 EDT
Monitoring und Logging mit Google Cloud Observability
Earned Mai 23, 2022 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen
Earned Mai 23, 2022 EDT
Data Warehouse mit BigQuery erstellen
Earned Mai 9, 2022 EDT
Learn to Earn Cloud Challenge: Architecture
Earned Sep 17, 2021 EDT
Learn to Earn Cloud Challenge: Essentials
Earned Sep 17, 2021 EDT
Learn to Earn Cloud Challenge: Data
Earned Sep 16, 2021 EDT
Learn to Earn Cloud Challenge: Security
Earned Sep 16, 2021 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud
Earned Jun 1, 2021 EDT
Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen
Earned Mai 31, 2021 EDT
Website in Google Cloud erstellen
Earned Mai 30, 2021 EDT
Serverlose Apps mit Firebase entwickeln
Earned Mai 30, 2021 EDT
Serverlose Anwendungen in Cloud Run entwickeln
Earned Mai 29, 2021 EDT
Cloud-Architektur: Entwerfen, umsetzen und verwalten
Earned Mai 26, 2021 EDT
Google Cloud-Netzwerk entwickeln
Earned Mai 25, 2021 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten
Earned Mai 23, 2021 EDT
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen
Earned Mai 22, 2021 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Mär 8, 2021 EST
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned Okt 6, 2020 EDT
Scientific Data Processing
Earned Okt 5, 2020 EDT
Data Science on Google Cloud
Earned Okt 5, 2020 EDT
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure
Earned Okt 5, 2020 EDT
[Deprecated] Data Science on Google Cloud: Machine Learning
Earned Okt 5, 2020 EDT
Automate Interactions with Contact Center AI
Earned Okt 4, 2020 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Okt 4, 2020 EDT
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI
Earned Okt 4, 2020 EDT
APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden
Earned Okt 3, 2020 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned Okt 3, 2020 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned Okt 1, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery for Marketing Analysts
Earned Sep 30, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Sep 29, 2020 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned Sep 29, 2020 EDT
Einführung in Machine Learning: Language Processing
Earned Sep 29, 2020 EDT
In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini Gems einen personalisierten „Work with Me“-Agenten erstellen, der Ihnen hilft, grundlegendes Feedback zu optimieren und Ihre Besprechungen strategischer und effizienter zu gestalten.
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Learn about the fundamental features of Security Command Center on Google Cloud. Spend time in this course to understand assets, detection and compliance. Security Command Center is a key part of your Google Cloud security journey, complete these modules and quiz to earn a completion badge.
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This course provides a comprehensive overview of Google Cloud Security Command Center (SCC) Enterprise, a Cloud-Native Application Protection Platform (CNAPP) solution that helps organizations prevent, detect, and respond to threats across Google Cloud services.
You will learn about core SCC Enterprise features, including enhanced threat detection, in-depth vulnerability management, and integrated case management.
Fundamental concepts in threat management and vulnerability assessment will also be covered, along with practical demonstrations of how to use SCC Enterprise to identify, investigate, and remediate security risks within your multi-cloud environment.
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Google Threat Intelligence provides unmatched visibility into threats by delivering detailed and timely threat intelligence to security teams around the world. This course covers the various capabilities of Google Threat Intelligence and common ways that organizations use this product to proactively mitigate threats.
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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for March Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the March Trivia Week 1 badge!
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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Data Engineer 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 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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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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Erfahren Sie, wie Sie mit Google Cloud Rohdaten in klare, datengestützte Entscheidungen umwandeln können. In praxisorientierten Labs und realen Szenarien lernen Sie in diesem Kurs für Einsteiger, wie Sie Daten in BigQuery abfragen, Trends in Looker untersuchen und interaktive Berichte in Data Studio erstellen, die Sie mit anderen teilen können.
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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Cloud Network Engineer certification exam. You'll review Gemini Notebook features, add sources to your notebook, and learn how to personalize your Gemini Notebook experience to study for the exam.
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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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Wenn Unternehmen ihre Daten und Anwendungen in die Cloud verlagern, müssen sie sich mit einer sich schnell entwickelnden Landschaft von Sicherheitsherausforderungen auseinandersetzen. In diesem Kurs werden die Grundlagen der Cloud-Sicherheit, der Wert der von Grund auf sicheren Infrastruktur von Google Cloud und die mehrschichtige Sicherheitsstrategie erläutert. Außerdem wird gezeigt, wie KI-gestützte Abläufe und Compliance-Tools Unternehmen dabei helfen, strenge globale regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
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.
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Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind wichtige Entwicklungen in der Informationstechnologie, die schnell eine Vielzahl von Branchen verändern. In „Innovationen mit künstlicher Intelligenz von Google Cloud“ wird erläutert, wie Unternehmen mit KI und ML ihre Geschäftsprozesse transformieren können.
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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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.
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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.
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In many IT organizations, incentives are not aligned between developers, who strive for agility, and operators, who focus on stability. Site reliability engineering, or SRE, is how Google aligns incentives between development and operations and does mission-critical production support. Adoption of SRE cultural and technical practices can help improve collaboration between the business and IT. This course introduces key practices of Google SRE and the important role IT and business leaders play in the success of SRE organizational adoption.
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This course provides foundational knowledge for securing your Google Cloud environment. You will learn Google Cloud's security model, including Zero Trust principles and the Shared Fate model. You will configure identity services like Cloud Identity and Workforce Identity Federation, manage access control using Identity and Access Management (IAM) roles, conditions, and policies, and implement network security controls such as VPCs, Cloud Firewall tiers, and VPC Service Controls to build a secure perimeter.
As the foundation of the Security in Google Cloud learning path, this course establishes the core principles required for two subsequent specialized tracks: the five-course Security Best Practices in Google Cloud series and the four-course Mitigate Threats in Google Cloud series.
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Welcome to the second course in the networking and Google Cloud series routing and addressing.
In this course, we'll cover the central routing and addressing concepts that are relevant to Google Cloud's networking capabilities.
Module one will lay the foundation by exploring network routing and addressing in Google Cloud, covering key building blocks such as routing IPv4, bringing your own IP addresses and setting up cloud DNS. In Module two will shift our focus to private connection options, exploring use cases and methods for accessing Google and other services privately using internal IP addresses.
By the end of this course, you'll have a solid grasp of how to effectively route and address your network traffic within Google Cloud.
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Networking in Google cloud is a 6 part course series. Welcome to the first course of our six part course series, Networking in Google Cloud: Fundamentals.
This course provides a comprehensive overview of core networking concepts, including networking fundamentals, virtual private clouds (VPCs), and the sharing of VPC networks. Additionally, the course covers network logging and monitoring techniques.
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In „Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur“ werden wichtige Konzepte und die Terminologie für die Arbeit mit Google Cloud vorgestellt. In Videos und praxisorientierten Labs werden viele Computing- und Speicherdienste von Google Cloud sowie wichtige Tools für die Ressourcen- und Richtlinienverwaltung präsentiert und miteinander verglichen.
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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Cloud Security Engineer certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook, and learn how to use a study guide to practice for the certification exam.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Deep Learning ein Modell zur Bilduntertitelung erstellen. Sie lernen die verschiedenen Komponenten eines solchen Modells wie den Encoder und Decoder und die Schritte zum Trainieren und Bewerten des Modells kennen. Nach Abschluss dieses Kurses haben Sie folgende Kompetenzen erworben: Erstellen eigener Modelle zur Bilduntertitelung und Verwenden der Modelle zum Generieren von Untertiteln
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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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
Der Kurs „Generative KI kennenlernen – Agent Platform“ umfasst eine Reihe von Labs zur Verwendung von generativer KI in Google Cloud. In den Labs lernen Sie, wie Sie die Gemini-Modelle in der Agent Platform verwenden. Sie erfahren, wie Sie Prompts erstellen, Best Practices anwenden und die Modelle für Ideenfindung, Textklassifizierung, Textextraktion, Textzusammenfassung und mehr nutzen. Außerdem zeigen wir Ihnen, wie Sie ein Foundation Model durch benutzerdefiniertes Training in der Agent Platform abstimmen und auf einem Endpunkt in der Agent Platform bereitstellen.
Weitere Informationen
Dieser Kurs bietet eine Einführung in Vertex AI Studio, ein Tool für die Interaktion mit generativen KI-Modellen sowie das Prototyping von Geschäftsideen und ihre Umsetzung. Anhand eines eindrucksvollen Anwendungsfalls, ansprechender Lektionen und einer praktischen Übung lernen Sie den Lebenszyklus vom Prompt bis zum Produkt kennen und erfahren, wie Sie Vertex AI Studio für multimodale Gemini-Anwendungen, Prompt-Design, Prompt Engineering und Modellabstimmung einsetzen können. Ziel ist es, Ihnen aufzuzeigen, wie Sie das Potenzial von generativer KI in Ihren Projekten mit Vertex AI Studio ausschöpfen.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
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.
Weitere Informationen
Die Kursreihe „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richtet sich an Personen mit geringen oder gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud Computing. Sie bietet einen detaillierten Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich.
Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren.
Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden:
1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen
2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud
3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud
4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud
Diese Kursreihe bietet einen Überblick über Cloud-Computing, verschiedene Nutzungsmöglichkeiten von Google Cloud und verschiedene Computing-Optionen.
Weitere Informationen
Die Kursreihe „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richtet sich an Personen mit wenigen bis gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud-Computing. Sie bietet einen detaillierten Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich.
Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren.
Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden:
1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen
2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud
3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud
4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud
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
Die Kurse „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richten sich an Personen mit wenigen bis gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud-Computing Sie bieten einen detaillierten Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich.
Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren.
Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden:
1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen
2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud
3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud
4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud
Dieser dritte Kurs behandelt Tools zur Cloud-Automatisierung- und -Verwaltung sowie den Aufbau sicherer Netzwerke.
Weitere Informationen
In diesem Kurs lernen Sie die KI- und ML-Funktionen von Google Cloud kennen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Entwicklung von Projekten mit generativer und prädiktiver KI. Dabei werden die verschiedenen Technologien, Produkte und Tools vorgestellt, die während des gesamten Data-to-AI-Lebenszyklus verfügbar sind. Data Scientists, Fachkräfte für KI-Entwicklung und ML-Engineers können ihr Fachwissen durch interaktive Übungen erweitern.
Weitere Informationen
Welcome to the Learn to Earn Cloud Data Challenge! These labs help you get started with data analysis skills. At the end of each lab, you’ll have hands-on experience with one or more of Google Cloud’s powerful data tools. Complete this game to earn a 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!
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
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 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.
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 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
Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge architecture track! These eight labs give you a blueprint of GCP's building blocks. At the end of each lab, you'll have hands-on experience with another tool or service to add to your resume. Complete this game to earn the Architecture game badge, and you'll be one step closer to collecting all four Learn to Earn Cloud Challenge badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!
Weitere Informationen
Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge! These eight labs give you a quick hands-on introduction to eight different GCP tools and services. At the end of each lab, you'll have another skill to add to your list. Complete this game to earn the Essentials game badge, and you'll be one step closer to collecting all four Learn to Earn Cloud Challenge badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!
Weitere Informationen
Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge data track! These eight labs give you a deep dive into GCP's data universe. At the end of each lab, you'll have another in-demand skill to add to your list. Complete this game to earn the Data game badge, and you'll be one step closer to collecting all four Learn to Earn Cloud Challenge badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!
Weitere Informationen
Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge security track! These eight labs give you the keys to understanding GCP's powerful security suite. At the end of each lab, you'll have hands-on experience with securing your cloud. Complete this game to earn the Security game badge, and you'll be one step closer to collecting all four badges (see "what's next" below for more information).
Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!
Weitere Informationen
Die Kursreihe „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richtet sich an Personen mit geringen oder gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud Computing. Sie bietet einen Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich.
Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren.
Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden:
1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen
2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud
3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud
4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud
Im letzten Kurs der Reihe geht es um verwaltete Big-Data-Dienste, maschinelles Lernen und dessen Vorzüge sowie die Möglichkeit, Ihre Google Cloud-Kompetenzen durch den Erwerb von Skill-L…
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
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 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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Cloud-Architektur: Entwerfen, umsetzen und verwalten abschließen. Dabei können Sie Fähigkeiten nachweisen, die für folgende Aufgaben nötig sind: eine öffentlich zugängliche Website mit Apache-Webservern bereitstellen, eine Compute Engine-VM mithilfe von Startscripts konfigurieren, sicheres RDP durch Nutzung von Firewallregeln und eines Windows-Bastion Hosts konfigurieren, ein Docker-Image in einem Kubernetes-Cluster bereitstellen und anschließend aktualisieren sowie eine Cloud SQL-Instanz erstellen und eine MySQL-Datenbank importieren. Diese Aufgabenreihe bietet eine gute Grundlage für bestimmte Themen, die Teil der Zertifizierungsprüfung zum Google Cloud Certified Professional Cloud Architect sind.
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
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
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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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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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.
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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.
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This is the first of two Quests of hands-on labs is derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform, 2nd Edition by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this first Quest, covering up through chapter 8, you are given the opportunity to practice all aspects of ingestion, preparation, processing, querying, exploring and visualizing data sets using Google Cloud tools and services.
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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform 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 at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
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This is the second of two courses of hands-on labs derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform, 2nd Edition by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this second Quest, covering chapter 9 through the end of the book, you extend the skills practiced in the first Quest, and run full-fledged machine learning jobs with state-of-the-art tools and real-world data sets, all using Google Cloud tools and services.
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Earn a skill badge by completing the Automate Interactions with Contact Center AI quest, where you will learn about the features of Contact Center AI, including how to Build a virtual agent, Design conversation flows for your virtual agent; Add a phone gateway to your virtual agent; Use Dialogflow for troubleshooting; Review logs and debug your virtual agent. 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 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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Earn a skill badge by completing the Explore Machine Learning Models with Explainable AI quest, where you will learn how to do the following using Explainable AI: build and deploy a model to an AI platform for serving (prediction), use the What-If Tool with an image recognition model, identify bias in mortgage data using the What-If Tool, and compare models using the What-If Tool to identify potential bias. 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 quest and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
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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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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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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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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.
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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.
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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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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.
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