Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden
Pradipta Arya Daniswara
Mitglied seit 2023
Diamond League
47940 Punkte
ML-Lösungen mit Vertex AI erstellen und bereitstellen
Earned Mär 2, 2025 EST
Workspace: Add-ons
Earned Mär 2, 2025 EST
Google Developer Essentials
Earned Mär 2, 2025 EST
Build Custom Processors with Document AI [Deprecated]
Earned Mär 2, 2025 EST
APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden
Earned Mär 2, 2025 EST
Generative KI-Anwendungen mit Gemini und Streamlit entwickeln
Earned Mär 2, 2025 EST
Generative KI mit der Gemini API in Vertex AI nutzen
Earned Mär 2, 2025 EST
Rich-Dokumente mit Gemini Multimodal und Multimodal RAG untersuchen
Earned Mär 2, 2025 EST
Sichere Softwarebereitstellung
Earned Mär 2, 2025 EST
Datenerfassung mit Document AI automatisieren
Earned Mär 2, 2025 EST
BigLake-Daten schützen
Earned Mär 1, 2025 EST
Erste Schritte mit Sensitive Data Protection
Earned Mär 1, 2025 EST
Cloud Speech API: 3 Möglichkeiten
Earned Mär 1, 2025 EST
Google Cloud Compute: Grundlagen
Earned Mär 1, 2025 EST
Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln
Earned Mär 1, 2025 EST
Prompt-Design mit Vertex AI
Earned Mär 1, 2025 EST
Cloud SQL for PostgreSQL-Instanzen erstellen und verwalten
Earned Sep 12, 2024 EDT
Kubernetes in Google Cloud verwalten
Earned Sep 11, 2024 EDT
Prädiktive Datenanalyse in BigQuery durchführen
Earned Sep 10, 2024 EDT
Monitoring und Verwaltung von Ressourcen in Google Cloud
Earned Sep 7, 2024 EDT
Bilder mit der Cloud Vision API analysieren
Earned Sep 7, 2024 EDT
Sprache und Text mit Google APIs analysieren
Earned Sep 7, 2024 EDT
Sentimentanalyse mit der Natural Language API
Earned Sep 7, 2024 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud
Earned Sep 7, 2024 EDT
Mitigating Security Vulnerabilities on Google Cloud
Earned Sep 7, 2024 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned Sep 3, 2024 EDT
Einführung in Machine Learning: Language Processing
Earned Sep 3, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Sep 3, 2024 EDT
Anwendungen mit Gemini 1.0 Pro in Google Cloud einbinden
Earned Sep 3, 2024 EDT
Referenz – Big Data, Machine Learning und KI
Earned Sep 3, 2024 EDT
Gemini für Anwendungsentwickler
Earned Sep 3, 2024 EDT
Generative KI kennenlernen – Vertex AI
Earned Aug 28, 2024 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Jun 2, 2024 EDT
Google Kubernetes Engine Best Practices: Security
Earned Jun 2, 2023 EDT
Securing your Network with Cloud Armor
Earned Jun 2, 2023 EDT
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten
Earned Jun 2, 2023 EDT
Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen
Earned Jun 2, 2023 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Mai 29, 2023 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen
Earned Mai 29, 2023 EDT
Google Cloud-Netzwerk einrichten
Earned Mai 26, 2023 EDT
Website in Google Cloud erstellen
Earned Mai 26, 2023 EDT
DevOps-Workflows in Google Cloud implementieren
Earned Mai 18, 2023 EDT
Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen
Earned Mai 18, 2023 EDT
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen
Earned Mai 17, 2023 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Mai 17, 2023 EDT
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
Earned Mai 16, 2023 EDT
Serverlose Apps mit Firebase entwickeln
Earned Mai 16, 2023 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten
Earned Mai 15, 2023 EDT
Google Cloud-Netzwerk entwickeln
Earned Mai 11, 2023 EDT
Mit dem Skill-Logo zum Kurs ML-Lösungen mit Vertex AI erstellen und bereitstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse nach. Sie lernen in diesem Kurs, wie Sie die Vertex AI-Plattform von Google Cloud, AutoML und benutzerdefinierte Trainingsdienste nutzen, um Machine-Learning-Modelle zu trainieren, zu bewerten, abzustimmen, zu erklären und bereitzustellen. Dieser Kurs richtet sich an professionelle Data Scientists und Machine Learning Engineers. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über Produkte und Dienste von Google Cloud belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Umgebung anzuwenden. Absolvieren Sie diese Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein digitales Abzeichen zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
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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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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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Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.
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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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Generative KI-Anwendungen mit Gemini und Streamlit entwickeln weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Texterstellung, Anwendung von Funktionsaufrufen mit dem Python SDK und der Gemini API und Bereitstellung einer Streamlit-Anwendung mit Cloud Run. Dabei lernen Sie, wie Sie mithilfe von Gemini und entsprechenden Prompts Text erstellen, Cloud Shell zum Testen und Iterieren einer Streamlit-Anwendung nutzen und diese Anwendung dann als Docker-Container zur Bereitstellung in Cloud Run verpacken.
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Mit dem Skill-Logo Generative KI mit der Gemini API in Vertex AI nutzen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Textgenerierung, Bild- und Videoanalyse für eine verbesserte Erstellung von Inhalten und die Verwendung von Funktionsaufrufen in der Gemini API. Sie erfahren, wie Sie ausgefeilte Gemini-Techniken einsetzen, multimodale Inhalte erstellen und in KI-Projekten noch mehr Möglichkeiten nutzen können.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Rich-Dokumente mit Gemini Multimodal und Multimodal RAG untersuchen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Verwenden von multimodalen Prompts, um Informationen aus Text- und Bilddaten zu gewinnen; Erstellen einer Videobeschreibung und Abrufen von zusätzlichen, über das Video hinausgehenden Informationen unter Verwendung von Multimodalität mit Gemini; Erstellen von Metadaten von Dokumenten mit Text und Bildern; Ermitteln aller relevanten Textabschnitte und Drucken von Zitationen durch Nutzung von multimodaler Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Gemini.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Sichere Softwarebereitstellung weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in der proaktiven Einbindung von Sicherheitsfunktionen in den Softwareentwicklungs-Lebenszyklus mit DevSecOps-Prinzipien nach. Sie lernen, wie Sie die Google Kubernetes Engine (GKE) und Cloud Run für die sichere Bereitstellung von Container-Images nutzen, automatisiertes Scannen auf Sicherheitslücken implementieren, um Risiken proaktiv zu erkennen, und die Anwendungsentwicklung mit Artifact Registry optimieren, ohne die Sicherheit zu vernachlässigen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Cloud Build für robuste Entwicklungsprozesse einbinden und Richtlinien für die Zugriffskontrolle implementieren, um Ihre Umgebung bis ins kleinste Detail im Blick zu behalten.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Datenerfassung mit Document AI automatisieren weisen Sie Grundkenntnisse nach. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit Document AI Daten extrahieren, verarbeiten und erheben.
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Mit dem Skill-Logo zum Einsteigerkurs BigLake-Daten schützen weisen Sie Grundkenntnisse im Umgang mit IAM, BigQuery, BigLake und Data Catalog in Dataplex nach, um BigLake-Tabellen zu erstellen und zu schützen.
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Schließen Sie den Skill-Logo Erste Schritte mit Sensitive Data Protection ab, um Ihre Kenntnisse in den folgenden Bereichen nachzuweisen: Sensitive Data Protection-Dienste verwenden (einschließlich der Cloud Data Loss Prevention API), um sensible Informationen in Google Cloud zu prüfen, zu entfernen und zu de-identifizieren.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Cloud Speech API: 3 Möglichkeiten weisen Sie Grundkenntnisse nach, indem Sie lernen, wie Sie sprachbezogene API-Tools verwenden, um Sprache zu synthetisieren und zu transkribieren.
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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Google Cloud Compute: Grundlagen abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie Compute Engine bei der Arbeit mit virtuellen Maschinen (VMs), nichtflüchtigen Speichern und Webservern nutzen.
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Mit dem Skill-Logo „Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln“ weisen Sie Grundkenntnisse
in folgenden Bereichen nach: Bilderkennung, Natural Language Processing, Bildgenerierung mit den leistungsstarken
Gemini- und Imagen-Modellen von Google sowie Bereitstellen von Anwendungen auf der Vertex AI-Plattform.
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Mit dem Skill-Logo Prompt-Design mit Vertex AI weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Prompt Engineering, Bildanalyse und multimodale generative Techniken in Vertex AI. Entdecken Sie, wie Sie wirksame Prompts erstellen, auf generativer KI basierende Ausgaben steuern und Gemini-Modelle in Marketing-Szenarien aus der Praxis anwenden.
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Mit dem Skill-Logo zum Einsteigerkurs Cloud SQL for PostgreSQL-Instanzen erstellen und verwalten weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Migrieren, Konfigurieren und Verwalten von Cloud SQL for PostgreSQL-Instanzen und ‑Datenbanken.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Kubernetes in Google Cloud verwalten für Fortgeschrittene weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Verwaltung von Bereitstellungen mit kubectl, Debugging von Anwendungen in der Google Kubernetes Engine (GKE) und Techniken für die kontinuierliche Bereitstellung.
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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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Monitoring und Verwaltung von Ressourcen in Google Cloud weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: IAM-Berechtigungen erteilen und widerrufen, Monitoring- und Logging-Agents installieren, eine ereignisgesteuerte Cloud Run-Funktion erstellen, bereitstellen und testen.
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Sichern Sie sich ein Skill-Logo für den Kurs Bilder mit der Cloud Vision API analysieren. Darin erfahren Sie, wie Sie die Cloud Vision API für verschiedene Aufgaben nutzen können, zum Beispiel zum Extrahieren von Text aus Bildern.
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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Sprache und Text mit Google APIs analysieren abschließen, in der Sie lernen, wie Sie die Natural Language API und die Speech API in praxisnahen Umgebungen einsetzen.
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Erhalten Sie ein Skill-Logo, für den Abschluss der Aufgabenreihe Sentimentanalyse mit der Natural Language API, in der Sie lernen, wie die API die Stimmung eines Textes bestimmt.
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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…
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In this self-paced training course, participants learn mitigations for attacks at many points in a Google Cloud-based infrastructure, including Distributed Denial-of-Service attacks, phishing attacks, and threats involving content classification and use. They also learn about the Security Command Center, cloud logging and audit logging, and using Forseti to view overall compliance with your organization's security policies.
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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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This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
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In diesem kurzen Kurs zur Einbindung von Anwendungen mit Gemini 1.0 Pro-Modellen in Google Cloud lernen Sie die Gemini API und die zugehörigen generativen KI-Modelle kennen. Sie erfahren, wie Sie vom Code aus auf Gemini 1.0 Pro und Gemini 1.0 Pro Vision zugreifen. Dabei können Sie die Funktionen der Modelle mithilfe von Text-, Bild- und Videoprompts über eine Anwendung testen.
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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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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Entwickler beim Erstellen von Anwendungen unterstützt. Sie lernen die Prompts kennen, mit denen Gemini Code erklären, Google Cloud-Dienste empfehlen und Code für Ihre Anwendungen generieren kann. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie die Anwendungsentwicklung durch Gemini verbessert wird.
Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.
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Der Kurs „Generative KI kennenlernen – Vertex AI“ umfasst eine Reihe von Labs zur Verwendung von generativer KI in Google Cloud. In den Labs lernen Sie, wie Sie die Modelle der Vertex AI PaLM API-Familie verwenden, einschließlich text-bison, chat-bison, und textembedding-gecko. Außerdem lernen Sie, wie Sie Prompts gestalten, Best Practices anwenden und die Modelle für Ideenfindung, Textklassifizierung, Textextraktion, Textzusammenfassungen und mehr verwenden. Weiterhin erfahren Sie, wie Sie ein Foundation Model durch das Trainieren über benutzerdefiniertes Training in Vertex AI optimieren und es in einem Vertex AI-Endpunkt bereitstellen.
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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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Get Anthos Ready. This Google Kubernetes Engine-centric quest of best practice hands-on labs focuses on security at scale when deploying and managing production GKE environments -- specifically role-based access control, hardening, VPC networking, and binary authorization.
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Learn to secure your deployments on Google Cloud, including: how to use Cloud Armor bot management to mitigate bot risk and control access from automated clients; use Cloud Armor denylists to restrict or allow access to your HTTP(S) load balancer at the edge of the Google Cloud; apply Cloud Armor security policies to restrict access to cache objects on Cloud CDN and Google Cloud Storage; and mitigate common vulnerabilities using Cloud Armor WAF rules.
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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
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 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 Dataproc sowie Aufrufen von ML-APIs, einschließlich der Cloud Natural Language API, Cloud Speech-to-Text API und Video Intelligence API.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo zum Kurs ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgendem Bereich nach: Erstellen und Bewerten von Machine-Learning-Modellen mit BigQuery ML, um Datenvorhersagen zu treffen.
Weitere Informationen
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
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 DevOps-Workflows in Google Cloud implementieren weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Git-Repositories mit Cloud Source Repositories erstellen, Deployments in der Google Kubernetes Engine (GKE) starten, verwalten und skalieren sowie CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Container-Image-Builds und GKE-Deployments entwerfen.
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 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.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: virtuelle Maschinen in der Compute Engine erstellen und bereitstellen und Netzwerk- und Application Load Balancer konfigurieren.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo zum Kurs 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 Looker Studio durch Herstellen einer Verbindung zu BigQuery-Daten.
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
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
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.
ML-Lösungen mit Vertex AI erstellen und bereitstellen
Earned Mär 2, 2025 EST
Workspace: Add-ons
Earned Mär 2, 2025 EST
Google Developer Essentials
Earned Mär 2, 2025 EST
Build Custom Processors with Document AI [Deprecated]
Earned Mär 2, 2025 EST
APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden
Earned Mär 2, 2025 EST
Generative KI-Anwendungen mit Gemini und Streamlit entwickeln
Earned Mär 2, 2025 EST
Generative KI mit der Gemini API in Vertex AI nutzen
Earned Mär 2, 2025 EST
Rich-Dokumente mit Gemini Multimodal und Multimodal RAG untersuchen
Earned Mär 2, 2025 EST
Sichere Softwarebereitstellung
Earned Mär 2, 2025 EST
Datenerfassung mit Document AI automatisieren
Earned Mär 2, 2025 EST
BigLake-Daten schützen
Earned Mär 1, 2025 EST
Erste Schritte mit Sensitive Data Protection
Earned Mär 1, 2025 EST
Cloud Speech API: 3 Möglichkeiten
Earned Mär 1, 2025 EST
Google Cloud Compute: Grundlagen
Earned Mär 1, 2025 EST
Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln
Earned Mär 1, 2025 EST
Prompt-Design mit Vertex AI
Earned Mär 1, 2025 EST
Cloud SQL for PostgreSQL-Instanzen erstellen und verwalten
Earned Sep 12, 2024 EDT
Kubernetes in Google Cloud verwalten
Earned Sep 11, 2024 EDT
Prädiktive Datenanalyse in BigQuery durchführen
Earned Sep 10, 2024 EDT
Monitoring und Verwaltung von Ressourcen in Google Cloud
Earned Sep 7, 2024 EDT
Bilder mit der Cloud Vision API analysieren
Earned Sep 7, 2024 EDT
Sprache und Text mit Google APIs analysieren
Earned Sep 7, 2024 EDT
Sentimentanalyse mit der Natural Language API
Earned Sep 7, 2024 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud
Earned Sep 7, 2024 EDT
Mitigating Security Vulnerabilities on Google Cloud
Earned Sep 7, 2024 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned Sep 3, 2024 EDT
Einführung in Machine Learning: Language Processing
Earned Sep 3, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Sep 3, 2024 EDT
Anwendungen mit Gemini 1.0 Pro in Google Cloud einbinden
Earned Sep 3, 2024 EDT
Referenz – Big Data, Machine Learning und KI
Earned Sep 3, 2024 EDT
Gemini für Anwendungsentwickler
Earned Sep 3, 2024 EDT
Generative KI kennenlernen – Vertex AI
Earned Aug 28, 2024 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Jun 2, 2024 EDT
Google Kubernetes Engine Best Practices: Security
Earned Jun 2, 2023 EDT
Securing your Network with Cloud Armor
Earned Jun 2, 2023 EDT
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten
Earned Jun 2, 2023 EDT
Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen
Earned Jun 2, 2023 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Mai 29, 2023 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen
Earned Mai 29, 2023 EDT
Google Cloud-Netzwerk einrichten
Earned Mai 26, 2023 EDT
Website in Google Cloud erstellen
Earned Mai 26, 2023 EDT
DevOps-Workflows in Google Cloud implementieren
Earned Mai 18, 2023 EDT
Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen
Earned Mai 18, 2023 EDT
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen
Earned Mai 17, 2023 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Mai 17, 2023 EDT
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
Earned Mai 16, 2023 EDT
Serverlose Apps mit Firebase entwickeln
Earned Mai 16, 2023 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten
Earned Mai 15, 2023 EDT
Google Cloud-Netzwerk entwickeln
Earned Mai 11, 2023 EDT