itishree soni
Mitglied seit 2023
Silver League
24700 Punkte
Prompt-Design mit Agent Platform
Earned Mai 6, 2025 EDT
Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln
Earned Mai 6, 2025 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Aug 21, 2023 EDT
Erweiterte LookML-Konzepte in Looker anwenden
Earned Aug 20, 2023 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen
Earned Aug 19, 2023 EDT
Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten
Earned Aug 19, 2023 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights
Earned Aug 19, 2023 EDT
LookML-Objekte in Looker erstellen
Earned Aug 19, 2023 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery
Earned Aug 19, 2023 EDT
Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud
Earned Aug 18, 2023 EDT
Developing Data Models with LookML
Earned Aug 18, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned Aug 18, 2023 EDT
Datenmodelle in Looker verwalten
Earned Aug 18, 2023 EDT
Exploring and Preparing your Data with BigQuery
Earned Aug 18, 2023 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Aug 9, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned Aug 9, 2023 EDT
Digitale Transformation mit Google Cloud
Earned Aug 7, 2023 EDT
Serverlose Apps mit Firebase entwickeln
Earned Aug 4, 2023 EDT
Über Apps Script Google Workspace mit BigQuery-Daten verbinden
Earned Aug 3, 2023 EDT
Mit Apps Script und AppSheet entwickeln
Earned Aug 3, 2023 EDT
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
Earned Aug 1, 2023 EDT
Baseline: Deploy & Develop
Earned Jul 31, 2023 EDT
Mit dem Skill-Logo Prompt-Design mit Agent Platform weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Prompt Engineering, Bildanalyse und multimodale generative Techniken in Agent Platform. 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 „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 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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In diesem Kurs sammeln Sie praktische Erfahrungen mit dem Anwenden erweiterter LookML-Konzepte in Looker. Sie lernen, wie Sie Liquid verwenden, um dynamische Dimensionen und Measures zu erstellen und anzupassen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie dynamische abgeleitete SQL-Tabellen und benutzerdefinierte native abgeleitete Tabellen erstellen sowie Erweiterungen zur Modularisierung Ihres LookML-Codes nutzen.
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
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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This is the second course in the Data to Insights course series. Here we will cover how to ingest new external datasets into BigQuery and visualize them with Looker Studio. We will also cover intermediate SQL concepts like multi-table JOINs and UNIONs which will allow you to analyze data across multiple data sources.
Note: Even if you have a background in SQL, there are BigQuery specifics (like handling query cache and table wildcards) that may be new to you.
After completing this course, enroll in the Achieving Advanced Insights with BigQuery course.
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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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The third course in this course series is Achieving Advanced Insights with BigQuery. Here we will build on your growing knowledge of SQL as we dive into advanced functions and how to break apart a complex query into manageable steps.
We will cover the internal architecture of BigQuery (column-based sharded storage) and advanced SQL topics like nested and repeated fields through the use of Arrays and Structs. Lastly we will dive into optimizing your queries for performance and how you can secure your data through authorized views.
After completing this course, enroll in the Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud course.
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In this course, we define what machine learning is and how it can benefit your business. You'll see a few demos of ML in action and learn key ML terms like instances, features, and labels. In the interactive labs, you will practice invoking the pretrained ML APIs available as well as build your own Machine Learning models using just SQL with BigQuery ML.
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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
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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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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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In this course, we see what the common challenges faced by data analysts are and how to solve them with the big data tools on Google Cloud. You’ll pick up some SQL along the way and become very familiar with using BigQuery and Dataprep to analyze and transform your datasets.
This is the first course of the From Data to Insights with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights course.
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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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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.
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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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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 zum Einsteigerkurs Über Apps Script Google Workspace mit BigQuery-Daten verbinden weisen Sie nach, dass Sie Workspace-Produkte über AppSheet mit BigQuery verbinden können.
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Erhalten Sie ein Skill-Logo für den Abschluss des Kurses Mit Apps Script und AppSheet entwickeln. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Chatbots entwickeln und den Script-Editor in einem beliebigen Dokument nutzen.
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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 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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