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Aditya Kumar Jaiswal

Mitglied seit 2021

Silver League

4200 Punkte
BigQuery für Machine Learning Earned Jun 9, 2021 EDT
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten Earned Jun 9, 2021 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten Earned Jun 9, 2021 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering Earned Jun 5, 2021 EDT
Einführung in Machine Learning: Language Processing Earned Mai 22, 2021 EDT
Machine Learning APIs Earned Mai 22, 2021 EDT
Baseline: Deploy & Develop Earned Mai 22, 2021 EDT
Scientific Data Processing Earned Mai 19, 2021 EDT
Automate Deployment and Manage Traffic on a Google Cloud Network Earned Mai 18, 2021 EDT
Referenz – Big Data, Machine Learning und KI Earned Mai 16, 2021 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Mai 15, 2021 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren Earned Apr 24, 2021 EDT
Google Cloud – Grundlagen Earned Apr 10, 2021 EDT

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.

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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.

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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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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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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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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.

Weitere Informationen

In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.

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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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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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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.

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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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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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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.

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