Rodrigo Ewerling
Mitglied seit 2020
Diamond League
127595 Punkte
Mitglied seit 2020
This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.
Gen AI Agents: Transform Your Organization is the fifth and final course of the Gen AI Leader learning path. This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges. You gain hands-on practice building a basic gen AI agent, while exploring the components of these agents, such as models, reasoning loops, and tools.
Transform Your Work With Gen AI Apps is the fourth course of the Gen AI Leader learning path. This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM. It guides you through concepts like grounding, retrieval augmented generation, constructing effective prompts and building automated workflows.
Gen AI: Navigate the Landscape is the third course of the Gen AI Leader learning path. Gen AI is changing how we work and interact with the world around us. But as a leader, how can you harness its power to drive real business outcomes? In this course, you explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
Gen AI: Unlock Foundational Concepts is the second course of the Gen AI Leader learning path. In this course, you unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI, and understanding how various data types enable generative AI to address business challenges. You also gain insights into Google Cloud strategies to address the limitations of foundation models and the key challenges for responsible and secure AI development and deployment.
„Generative KI ist mehr als nur Chatbots“ ist der erste Kurs des Lernpfads „Generative AI Leader“ und hat keine Voraussetzungen. In diesem Kurs geht es nicht nur um die Grundlagen von Chatbots, sondern auch um das wahre Potenzial von generativer KI für Ihr Unternehmen. Sie lernen Konzepte wie Foundation Models und Prompt Engineering kennen, die für die Nutzung der Leistungsfähigkeit von generativer KI entscheidend sind. Außerdem werden wichtige Überlegungen behandelt, die Sie bei der Entwicklung einer erfolgreichen Strategie für generative KI für Ihr Unternehmen berücksichtigen sollten.
This course explores the Geographic Information Systems (GIS), GIS Visualization, and machine learning enhancements to BigQuery.
This course explores how to implement a streaming analytics solution using Dataflow and BigQuery.
This course explores how to leverage Looker to create data experiences and gain insights with modern business intelligence (BI) and reporting.
This course explores how to implement a streaming analytics solution using Pub/Sub.
This course continues to explore the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Dataflow.
This course continues to explore the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Cloud Data Fusion.
This course explores the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Dataproc.
This course identifies best practices for migrating data warehouses to BigQuery and the key skills required to perform successful migration.
Welcome to Optimize in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on optimization.
Welcome to Design in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on schema design.
In diesem Kurs werden wichtige Themen zu Datenschutz und Sicherheit beim Einsatz von künstlicher Intelligenz vorgestellt. Dabei lernen Sie, wie Sie mit Google Cloud-Produkten und Open-Source-Tools empfohlene Vorgehensweisen im Zusammenhang mit Datenschutz und Sicherheit beim Einsatz von KI umsetzen.
This course discusses the key elements of Google's Data Warehouse solution portfolio and strategy.
In diesem Kurs werden Konzepte in Bezug auf die Interpretierbarkeit und Transparenz von künstlicher Intelligenz vorgestellt. Sie erfahren, warum die Transparenz der KI für Entwickler-Teams wichtig ist. Dabei lernen Sie praktische Techniken und Tools kennen, mit denen Sie sowohl die Interpretierbarkeit als auch die Transparenz von Daten und KI-Modellen optimieren können.
In diesem Kurs werden Konzepte für die verantwortungsbewusste Anwendung von KI und KI-Grundsätze vorgestellt. Es werden Techniken behandelt, wie Sie Fairness und Verzerrung (Bias) in der Praxis erkennen sowie Verzerrung in KI- und ML-Anwendungen reduzieren können. Dabei lernen Sie, wie Sie mit Google Cloud-Produkten und Open-Source-Tools Best Practices für eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI umsetzen.
Mit auf generativer KI basierenden Anwendungen, kurz GenAI-Anwendungen, werden Nutzerinteraktionen möglich, die es vor Large Language Models (LLMs) kaum gab. Wie können Sie als Anwendungsentwickler mit generativer KI interaktive, leistungsstarke Anwendungen in Google Cloud erstellen? In diesem Kurs lernen Sie etwas über Anwendungen, die auf generativer KI basieren, und erfahren, wie Sie Prompt-Design und Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzen können, um mit LLMs leistungsstarke Anwendungen zu entwickeln. Wir stellen Ihnen eine produktionsreife Architektur für auf generativer KI basierende Anwendungen vor und Sie erstellen eine Chat-Anwendung auf der Basis von LLMs und RAG.
Dieser Kurs gibt Machine-Learning-Anwendern alle grundlegenden Tools, Techniken und Best Practices zur Bewertung von generativen und prädiktiven KI-Modellen an die Hand. Die Modellbewertung ist ein wichtiger Schritt, bei dem geprüft wird, ob ML-Systeme in der Produktion zuverlässige, genaue und leistungsstarke Ergebnisse erzielen. Die Teilnehmer erwerben fundierte Kenntnisse über verschiedene Bewertungsmesswerte und -methoden und lernen, sie auf unterschiedliche Modelltypen und Aufgaben anzuwenden. Im Kurs wird schwerpunktmäßig auf die besonderen Herausforderungen generativer KI-Modelle eingegangen und es werden Strategien vorgestellt, wie sich diese effektiv bewältigen lassen. Die Teilnehmer lernen auf der Plattform Vertex AI von Google Cloud, robuste Bewertungsprozesse zur Auswahl, Optimierung und kontinuierlichen Überwachung des Modells zu implementieren.
Dieser Kurs vermittelt Ihnen das Wissen und die nötigen Tools, um die speziellen Herausforderungen zu erkennen, mit denen MLOps-Teams bei der Bereitstellung und Verwaltung von Modellen basierend auf generativer KI konfrontiert sind. Sie erfahren, wie KI-Teams durch Vertex AI dabei unterstützt werden, MLOps-Prozesse zu optimieren und mit Projekten erfolgreich zu sein, in denen generative KI zum Einsatz kommt.
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.
This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.
Dieser Kurs behandelt Gemini in BigQuery, eine Suite KI-gesteuerter Funktionen zur Aufbereitung von Daten für die Verwendung in künstlicher Intelligenz. Zu diesen Funktionen gehören explorative Datenanalyse und ‑aufbereitung, Codegenerierung und Fehlerbehebung sowie Workflow-Erkennung und ‑Visualisierung. Durch konzeptionelle Erläuterungen, einen praxisnahen Anwendungsfall und praktische Übungen können Datenexperten mit diesem Kurs ihre Produktivität steigern und die Entwicklungspipeline beschleunigen.
Earn a skill badge 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.
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.
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.
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.
A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.
Organizations of all sizes are embracing the power and flexibility of the cloud to transform how they operate. However, managing and scaling cloud resources effectively can be a complex task. Scaling with Google Cloud Operations explores the fundamental concepts of modern operations, reliability, and resilience in the cloud, and how Google Cloud can help support these efforts. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
As organizations move their data and applications to the cloud, they must address new security challenges. The Trust and Security with Google Cloud course explores the basics of cloud security, the value of Google Cloud's multilayered approach to infrastructure security, and how Google earns and maintains customer trust in the cloud. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) represent an important evolution in information technologies that are quickly transforming a wide range of industries. “Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence” explores how organizations can use AI and ML to transform their business processes. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Many traditional enterprises use legacy systems and applications that can't stay up-to-date with modern customer expectations. Business leaders often have to choose between maintaining their aging IT systems or investing in new products and services. "Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud" explores these challenges and offers solutions to overcome them by using cloud technology. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Cloud technology can bring great value to an organization, and combining the power of cloud technology with data has the potential to unlock even more value and create new customer experiences. “Exploring Data Transformation with Google Cloud” explores the value data can bring to an organization and ways Google Cloud can make data useful and accessible. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
There's much excitement about cloud technology and digital transformation, but often many unanswered questions. For example: What is cloud technology? What does digital transformation mean? How can cloud technology help your organization? Where do you even begin? If you've asked yourself any of these questions, you're in the right place. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey. If you want to learn about cloud technology so you can excel in your role and help build the future of your business, then this introductory course on digital transformation is for you. This course is part of the Cloud Digital Leader learning path.
In diesem Kurs lernen Sie die KI- und ML-Angebote von Google Cloud für Projekte mit prädiktiver und generativer KI kennen. Dabei werden die Technologien, Produkte und Tools vorgestellt, die für den gesamten Lebenszyklus der Datenaufbereitung für KI verfügbar sind. Der Kurs umfasst KI‑Grundlagen, ‑Entwicklung und ‑Lösungen. Data Scientists, KI-Entwickler und ML-Engineers sollen in diesem Kurs ihre Fähigkeiten und Kenntnisse durch ansprechende Lernangebote sowie praxisorientierte Übungen erweitern.
This is the second of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll explore how data is structured and organized. You’ll gain hands-on experience with the data lakehouse architecture and cloud components like BigQuery, Google Cloud Storage, and DataProc to efficiently store, analyze, and process large datasets.
This course helps learners create a study plan for the PMLE (Professional Machine Learning Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.
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.
Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
Earn a skill badge by completing the Share Data Using Google Data Cloud skill badge course, where you will gain practical experience with Google Cloud Data Sharing Partners, which have proprietary datasets that customers can use for their analytics use cases. Customers subscribe to this data, query it within their own platform, then augment it with their own datasets and use their visualization tools for their customer facing dashboards.
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. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch Ihre Fähigkeit bewertet, Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Umgebung anzuwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein digitales Abzeichen zu erhalten, das Sie in Ihrem Netz…
This skill badge course aims to unlock the power of data visualization and business intelligence reporting with Looker, and gain hands-on experience through labs.
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.
Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Erste Schritte mit Pub/Sub abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie Pub/Sub über die Cloud Console verwenden, wie Cloud Scheduler-Jobs Ihnen die Arbeit erleichtern können und in welchen Fällen Sie mit Pub/Sub Lite bei der Aufnahme von Ereignissen in großen Volumen Geld sparen können. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, wie Sie Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Geschäftssituation anwenden. Absolvieren Sie diese Skill-Badge-Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein digitales Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
Earn a skill badge by completing the Get Started with Looker skill badge course, where you learn how to analyze, visualize, and curate data using Looker Studio and Looker.
Mit dem Skill-Logo Erste Schritte mit Dataplex weisen Sie Grundkenntnisse in den folgenden Bereichen nach: Dataplex-Assets erstellen, Aspekttypen erstellen, und Aspekte auf Einträge in Dataplex anwenden.
Earn a skill badge by completing the Get Started with Cloud Storage skill badge course, where you learn how to create a Cloud Storage bucket, how to use the Cloud Storage command line, and how to use Bucket Lock to protect objects in a bucket.
Earn a skill badge by completing the Create a Streaming Data Lake on Cloud Storage course, where you use Pub/Sub, Dataflow, and Cloud Storage together to create a streaming data lake on Google Cloud. 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, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Einen sicheren Data Lake in Cloud Storage erstellen abschließen. Dabei kommen Cloud Storage, IAM und Dataplex zum Einsatz.
Cloud Storage, Cloud Functions, and Cloud Pub/Sub are all Google Cloud Platform services that can be used to store, process, and manage data. All three services can be used together to create a variety of data-driven applications. In this skill badge you use Cloud Storage to store images, Cloud Functions to process the images, and Cloud Pub/Sub to send the images to another application.
Cloud Storage, Cloud Functions und Cloud Pub/Sub sind Google Cloud- Plattformdienste, die zum Speichern, Verarbeiten und Verwalten von Daten verwendet werden können. Alle drei Dienste können zusammen verwendet werden, um eine Vielzahl datengesteuerter Anwendungen zu erstellen. In diesem Kurs verwenden Sie Cloud Storage zum Speichern von Bildern, Cloud Functions zum Verarbeiten der Bilder und Cloud Pub/Sub, um die Bilder an eine andere Anwendung zu senden.
Earn a skill badge by completing the Use APIs to Work with Cloud Storage quest, where you learn how APIs work in Google, and how to use the Cloud Storage API specifically. 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, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, wie Sie Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Umgebung anwenden. Absolvieren Sie diese Skill-Logo-Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein digitales Abzeichen zu bekommen, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
Earn a skill badge by completing the Tag and Discover BigLake Data quest, where you use BigQuery, BigLake, and Data Catalog within Dataplex to create, tag, and discover BigLake tables. 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, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Streamanalyse in BigQuery abschließen. In dieser Reihe verwenden Sie Pub/Sub, Dataflow und BigQuery zusammen, um Daten für Analysen zu streamen. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, wie Sie Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Geschäftssituation anwenden. Absolvieren Sie diese Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein digitales Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
Complete the introductory Secure BigLake Data skill badge course to demonstrate skills with IAM, BigQuery, BigLake, and Data Catalog within Dataplex to create and secure BigLake tables.
Complete the introductory Get Started with Sensitive Data Protection skill badge course to demonstrate skills in the following: using Sensitive Data Protection services (including the Cloud Data Loss Prevention API) to inspect, redact, and de-identify sensitive data in Google Cloud.
Earn the introductory skill badge by completing the Monitoring in Google Cloud course, where you learn how to use Cloud Monitoring tools.
Earn a skill badge by completing the Integrate BigQuery Data and Google Workspace using Apps Script quest, where you learn ways to connect Workspace products with BigQuery by using App Sheet. 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, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.
This skill badge aims to evaluate a partner's ability to migrate data from Cloudera to Google Cloud Platform. Learners will gain hands-on experience through labs and achieve comprehensive knowledge and practical skills for migrating data from Cloudera to Google Cloud Platform.
This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.
This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.
In this quest, you will get hands-on experience with LookML in Looker. You will learn how to write LookML code to create new dimensions and measures, create derived tables and join them to Explores, filter Explores, and define caching policies in LookML.
This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.
Complete the introductory Build LookML Objects in Looker skill badge course to demonstrate skills in the following: building new dimensions and measures, views, and derived tables; setting measure filters and types based on requirements; updating dimensions and measures; building and refining Explores; joining views to existing Explores; and deciding which LookML objects to create based on business requirements.
Complete the intermediate Manage Data Models in Looker skill badge to demonstrate skills in the following: maintaining LookML project health; utilizing SQL runner for data validation; employing LookML best practices; optimizing queries and reports for performance; and implementing persistent derived tables and caching policies. 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 course, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
In this course, you will get hands-on experience applying advanced LookML concepts in Looker. You will learn how to use Liquid to customize and create dynamic dimensions and measures, create dynamic SQL derived tables and customized native derived tables, and use extends to modularize your LookML code.
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. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, wie Sie Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Umgebung anwenden. Absolvieren Sie diese Skill-Logo-Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
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.
This course is designed for data analysts who want to learn about using BigQuery for their data analysis needs. Through a combination of videos, labs, and demos, we cover various topics that discuss how to ingest, transform, and query your data in BigQuery to derive insights that can help in business decision making.
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.
In diesem Anfängerkurs erhalten Sie Informationen über den Datenanalyse-Workflow in Google Cloud. Außerdem werden Ihnen die verfügbaren Tools zum Auswerten, Analysieren und Visualisieren von Daten sowie zur Freigabe Ihrer gewonnenen Erkenntnisse an Stakeholder vorgestellt. Anhand einer Fallstudie sowie von praxisorientierten Labs, Vorlesungen und Quizzen/Demos zeigt der Kurs, wie Rohdaten bereinigt und daraus wirkungsvolle Visualisierungen und Dashboards erstellt werden. Ganz gleich, ob Sie bereits mit Daten arbeiten und erfahren möchten, wie Sie in Google Cloud erfolgreich sein können, oder ob Sie sich beruflich weiterbilden möchten – dieser Kurs erleichtert Ihnen den Einstieg. Fast jeder, der bei seiner Arbeit Datenanalysen ausführt oder verwendet, kann von diesem Kurs profitieren.
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. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Umgebung anzuwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
In the last installment of the Dataflow course series, we will introduce the components of the Dataflow operational model. We will examine tools and techniques for troubleshooting and optimizing pipeline performance. We will then review testing, deployment, and reliability best practices for Dataflow pipelines. We will conclude with a review of Templates, which makes it easy to scale Dataflow pipelines to organizations with hundreds of users. These lessons will help ensure that your data platform is stable and resilient to unanticipated circumstances.
Earn the intermediate skill badge by completing the Perform Predictive Data Analysis in BigQuery course, where you will gain practical experience on the fundamentals of sports data science using BigQuery, including how to create a soccer dataset in BigQuery by importing CSV and JSON files; harness the power of BigQuery with sophisticated SQL analytical concepts, including using BigQuery ML to train an expected goals model on the soccer event data, and evaluate the impressiveness of World Cup goals.
Mit dem Skill-Logo Data Mesh mit Dataplex aufbauen weisen Sie die folgenden Kenntnisse nach: Aufbauen eines Data Mesh mit Dataplex 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 Dataplex. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Umgebung anzuwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein digitales Abzeichen zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.
This 1-week, accelerated on-demand course builds upon Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Through a combination of video lectures, demonstrations, and hands-on labs, you'll learn to build streaming data pipelines using Google cloud Pub/Sub and Dataflow to enable real-time decision making. You will also learn how to build dashboards to render tailored output for various stakeholder audiences.
Excited to follow your favorite soccer/football stars on their next quest? Use GenAIus Travel Guides to learn how to interact with chat applications, master prompt engineering, understand the importance of context in AI, and work with Generative AI. Earn an exclusive Google Cloud Generative AI Credential and showcase your new skills! No prior experience needed!
In this second installment of the Dataflow course series, we are going to be diving deeper on developing pipelines using the Beam SDK. We start with a review of Apache Beam concepts. Next, we discuss processing streaming data using windows, watermarks and triggers. We then cover options for sources and sinks in your pipelines, schemas to express your structured data, and how to do stateful transformations using State and Timer APIs. We move onto reviewing best practices that help maximize your pipeline performance. Towards the end of the course, we introduce SQL and Dataframes to represent your business logic in Beam and how to iteratively develop pipelines using Beam notebooks.
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. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud vergeben wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, wie Sie Ihr Wissen in einer praxisnahen Geschäftssituation anwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.
This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.
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 Anwendungen basierend auf generativer KI entwickeln können.
Today, developers need all the tools to shine. Artifact Registry is your one-stop shop for storing and managing your code. Learn how to start building your dream code and earn a Google Cloud Credential along the way!- No prior experience needed!
Today's fast-paced digital world needs security experts. Become one by mastering the fine points of security and compliance in the Cloud! Boost your skillset with a Google Cloud Credential- No prior experience required!
Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for May Week 4! 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 May Trivia Week 4 badge!
Discover the craft of turning data into actionable insights and earn a Google Cloud Credential along the way! No prior experience needed!
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. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Geschäftssituation anzuwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for May Week 3! 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 May Trivia Week 3 badge!
Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for May Week 2! 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 May Trivia Week 2 badge!
Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for May 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 May Trivia Week 1 badge!
Google Cloud Certifications provide a tangible way for you to demonstrate your skills to potential or current employers. These certifications incorporate performance-based questions, testing your hands-on expertise through practical tasks. Begin your journey towards becoming a Google Certified Professional with the help of the Arcade Cert Zone. Be one of the first 20 people to complete the challenge and earn a 100% discount voucher for your next Google Cloud Digital Leader Examination. Welcome!
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.
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.
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.
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.
Organizations around the world rely on Apache Kafka to integrate existing systems in real time and build a new class of event streaming applications that unlock new business opportunities. Google and Confluent are in a partnership to deliver the best event streaming service based on Apache Kafka and to build event driven applications and big data pipelines on Google Cloud Platform. In this game, you will first learn how to deploy and create a streaming data pipeline with Apache Kafka. You will then perform hand-on labs on the different functionalities of the Confluent Platform including deploying and running Apache Kafka on GKE and developing a Streaming Microservices Application.
Get hands-on practice with Google Cloud’s fundamental tools and services.You will compete with your peers to see who can finish this game with the most points. Speed and accuracy will be used to calculate your scores — earn points by completing the labs accurately and bonus points for speed! Be sure to click “End” where you’re done with each lab to be rewarded your points. All players who complete all of the labs will be awarded with this game badge. The access code for this game will be- "5a-devjam"
This quest offers hands-on practice with Cloud Data Fusion, a cloud-native, code-free, data integration platform. ETL Developers, Data Engineers and Analysts can greatly benefit from the pre-built transformations and connectors to build and deploy their pipelines without worrying about writing code. This Quest starts with a quickstart lab that familiarises learners with the Cloud Data Fusion UI. Learners then get to try running batch and realtime pipelines as well as using the built-in Wrangler plugin to perform some interesting transformations on data.
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.
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. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, wie Sie Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Umgebung anwenden. Absolvieren Sie den Kurs und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein digitales Abzeichen zu bekommen, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
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. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, wie Sie Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Geschäftssituation anwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
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.
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. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, wie Sie Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Geschäftssituation anwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu bekommen, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
Wenn Sie als Einsteiger im Bereich Cloudentwicklung nach praktischen Übungen suchen, die über reine Google Cloud-Grundlagen hinausgehen, ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie. Sie sammeln praktische Erfahrungen in Labs rund um Cloud Storage und andere wichtige Anwendungsdienste wie Cloud Monitoring und Cloud Functions. Dabei bauen Sie Ihre Fähigkeiten aus, um sie bei unterschiedlichen Google Cloud-Initiativen einsetzen zu können.
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. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Geschäftssituation anzuwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
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.
Obtain a competitive advantage through DevOps. DevOps is an organizational and cultural movement that aims to increase software delivery velocity, improve service reliability, and build shared ownership among software stakeholders. In this course you will learn how to use Google Cloud to improve the speed, stability, availability, and security of your software delivery capability. DevOps Research and Assessment has joined Google Cloud. How does your team measure up? Take this five question multiple-choice quiz and find out!
Dieser Kurs für Einsteiger unterscheidet sich von anderen Kursangeboten. Die Labs sind so gewählt, dass sie IT-Profis praktische Kenntnisse zu Themen und Diensten vermitteln, die Bestandteil der Zertifizierungsprüfung zum Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer sind. Die Labs des Kurses umfassen Themen wie IAM, Networking und Bereitstellung in der Kubernetes Engine, bei denen Sie Ihr Wissen über Google Cloud unter Beweis stellen können. Mithilfe der Übungen im Rahmen dieser Labs können Sie zwar Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten erweitern, Sie sollten sich jedoch auch den Prüfungsleitfaden und andere verfügbare Vorbereitungsressourcen ansehen.
Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.
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. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Geschäftssituation anzuwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
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.
Looking to build or optimize your data warehouse? Learn best practices to Extract, Transform, and Load your data into Google Cloud with BigQuery. In this series of interactive labs you will create and optimize your own data warehouse using a variety of large-scale BigQuery public datasets. 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. 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 this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.
Earn the advanced skill badge by completing the Use Machine Learning APIs on Google Cloud course, where you learn the basic features for the following machine learning and AI technologies: Cloud Vision API, Cloud Translation API, and Cloud Natural Language API.
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.
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. 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 eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
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.
Big data, machine learning, and scientific data? It sounds like the perfect match. In this advanced-level quest, you will get hands-on practice with GCP services like Big Query, Dataproc, 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.
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.
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. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Geschäftssituation anzuwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
Data pipelines typically fall under one of the Extract and Load (EL), Extract, Load and Transform (ELT) or Extract, Transform and Load (ETL) paradigms. This course describes which paradigm should be used and when for batch data. Furthermore, this course covers several technologies on Google Cloud for data transformation including BigQuery, executing Spark on Dataproc, pipeline graphs in Cloud Data Fusion and serverless data processing with Dataflow. Learners get hands-on experience building data pipeline components on Google Cloud using Qwiklabs.
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.
Mit dem Skill-Logo Load Balancing in der Compute Engine implementieren weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Schreiben von gcloud-Befehlen, Verwenden von Cloud Shell, Erstellen und Bereitstellen von virtuellen Maschinen in der Compute Engine und Konfigurieren von Netzwerk- und HTTP-Load-Balancern. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud vergeben wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, wie Sie Ihr Wissen in einer praxisnahen Geschäftssituation anwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
In this introductory-level course, you get hands-on practice with the Google Cloud’s fundamental tools and services. Optional videos are provided to provide more context and review for the concepts covered in the labs. Google Cloud Essentials is a recommendeded first course for the Google Cloud learner - you can come in with little or no prior cloud knowledge, and come out with practical experience that you can apply to your first Google Cloud project. From writing Cloud Shell commands and deploying your first virtual machine, to running applications on Kubernetes Engine or with load balancing, Google Cloud Essentials is a prime introduction to the platform’s basic features.
Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.
Processing streaming data is becoming increasingly popular as streaming enables businesses to get real-time metrics on business operations. This course covers how to build streaming data pipelines on Google Cloud. Pub/Sub is described for handling incoming streaming data. The course also covers how to apply aggregations and transformations to streaming data using Dataflow, and how to store processed records to BigQuery or Bigtable for analysis. Learners get hands-on experience building streaming data pipeline components on Google Cloud by using QwikLabs.
The two key components of any data pipeline are data lakes and warehouses. This course highlights use-cases for each type of storage and dives into the available data lake and warehouse solutions on Google Cloud in technical detail. Also, this course describes the role of a data engineer, the benefits of a successful data pipeline to business operations, and examines why data engineering should be done in a cloud environment. This is the first course of the Data Engineering on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Building Batch Data Pipelines on Google Cloud course.
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.