Osama Haffar
Mitglied seit 2026
Silver League
3022 Punkte
Agent-Verhalten optimieren
Earned Jul 23, 2026 EDT
Software-Engineering von KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK)
Earned Jul 23, 2026 EDT
Die erste Gemini Enterprise-Anwendung erstellen
Earned Jul 23, 2026 EDT
Freigegebene Daten über die Daten-Cloud von Google nutzen
Earned Jul 20, 2026 EDT
Data Mesh mit Knowledge Catalog aufbauen
Earned Jul 20, 2026 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Jul 20, 2026 EDT
Multi-Agenten-Architekturen bereitstellen
Earned Jul 16, 2026 EDT
Streamanalyse in BigQuery
Earned Jul 14, 2026 EDT
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
Earned Jul 8, 2026 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Jul 1, 2026 EDT
Data Warehouse mit BigQuery erstellen
Earned Jul 1, 2026 EDT
Einführung in Data Engineering in Google Cloud
Earned Apr 21, 2026 EDT
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep
Earned Apr 20, 2026 EDT
Sie haben Ihren ersten KI-Agenten erstellt – jetzt ist es an der Zeit, ihn weiterzuentwickeln. In diesem weiterführenden Kurs lernen Sie, wie Sie einen einfachen KI-Agenten in einen ausgereiften, präzisen Assistenten umwandeln – durch die Anwendung fortgeschrittener Anweisungen, eine passende Modellauswahl, Planungsfunktionen und Muster für strukturierte Ausgabe.
In unserem Community-Forum können Sie sich mit anderen austauschen.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Software-Engineering von KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK) weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Formulierung von vorhandenen Forschungsproblemen im Bereich Language Models, Erstellung eines einfachen Tokenizers, Vorbereitung eines Datasets für das Training eines Transformer-Sprachmodells, Ausführung der Trainingsschleife eines kleinen Sprachmodells.
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Erstellen Sie Ihre erste Gemini Enterprise-Anwendung! Verknüpfen Sie verschiedene Datenquellen mit Ihrer Anwendung. Wenden Sie erweiterte Funktionen wie Deep Research-Agenten, Ideenfindung mit mehreren KI-Agenten und NotebookLM für fokussierte Analysen souverän an.
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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 Data Mesh mit Knowledge Catalog aufbauen weisen Sie die folgenden Kenntnisse nach: Aufbauen eines Data Mesh mit Knowledge Catalog für mehr Datensicherheit, Governance und Discovery in Google Cloud. Sie fördern und testen Ihre Fähigkeiten beim Tagging von Assets, Zuweisen von IAM-Rollen und Bewerten der Datenqualität in Knowledge Catalog.
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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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Holen Sie sich das Skill-Logo Multi-Agenten-Architekturen bereitstellenfür Profis, um Ihre Kenntnisse in den folgenden Bereichen nachzuweisen: Aufbau von Multi-Agenten-Systemen mit einem ADK, Verbindung von Agenten mit dem Agent-zu-Agent (A2A)-Protokoll, Einbindung externer Tools mithilfe des Model Context Protocols (MCP) und Bereitstellung einer vollständigen Multi-Agenten-Lösung für die Agent Engine.
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Weisen Sie mit einem Skill-Logo Ihre Kenntnisse über Streamanalyse in BigQuery nach. In diesem Kurs wenden Sie sowohl Pub/Sub und Dataflow als auch BigQuery an, um Daten für die Analyse zu streamen.
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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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While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.
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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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In diesem Kurs lernen Sie Data Engineering on Google Cloud sowie die Rollen und Verantwortlichkeiten von Data Engineers kennen und sehen, wie diese mit den Angeboten von Google Cloud zusammenhängen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Herausforderungen im Bereich Data Engineering meistern können.
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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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