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Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Danial Aqeem

Mitglied seit 2023

Diamond League

32655 Punkte
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud Earned Mai 14, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Networking & Security in Google Cloud Earned Mai 14, 2024 EDT
Intro to ML: Image Processing Earned Mai 14, 2024 EDT
Gemini für Data Scientists und Analysts Earned Mai 14, 2024 EDT
Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud Earned Mai 14, 2024 EDT
Mitigating Security Vulnerabilities on Google Cloud Earned Mai 13, 2024 EDT
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud Earned Mai 13, 2024 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Mai 13, 2024 EDT
Referenz – Infrastruktur Earned Mai 13, 2024 EDT
Serverlose Apps mit Firebase entwickeln Earned Mai 12, 2024 EDT
Anwendungen mit Gemini 1.0 Pro in Google Cloud einbinden Earned Mai 12, 2024 EDT
Analyze Images with the Cloud Vision API Earned Mai 7, 2024 EDT
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen Earned Mai 7, 2024 EDT
Analyze Sentiment with Natural Language API Earned Mai 7, 2024 EDT
Build LookML Objects in Looker Earned Mai 7, 2024 EDT
Perform Predictive Data Analysis in BigQuery Earned Mai 6, 2024 EDT
Monitor and Manage Google Cloud Resources Earned Mai 6, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Mai 6, 2024 EDT
Analyze Speech and Language with Google APIs Earned Mai 5, 2024 EDT
Einführung in Large Language Models Earned Mai 2, 2024 EDT
Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen Earned Aug 12, 2023 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Aug 11, 2023 EDT
DEPRECATED BigQuery for Marketing Analysts Earned Aug 11, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned Aug 11, 2023 EDT
Generative KI kennenlernen – Vertex AI Earned Aug 11, 2023 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned Aug 11, 2023 EDT
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen Earned Aug 11, 2023 EDT
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications Earned Aug 11, 2023 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen Earned Aug 11, 2023 EDT
Serverlose Apps mit Firebase entwickeln Earned Aug 10, 2023 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Earned Aug 10, 2023 EDT
Build Apps & Websites with Firebase Earned Aug 10, 2023 EDT
Application Development with Cloud Run Earned Aug 3, 2023 EDT
Google Developer Essentials Earned Jul 26, 2023 EDT
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten Earned Jul 25, 2023 EDT
Load Balancing in der Compute Engine implementieren Earned Jul 25, 2023 EDT
Build a Website on Google Cloud Earned Jul 25, 2023 EDT

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.

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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This third course covers cloud automation and management tools and building secure networks.

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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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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, bei der Analyse von Kundendaten und der Prognose von Produktverkäufen unterstützen kann. Außerdem lernen Sie, wie Sie mithilfe von Kundendaten in BigQuery Neukunden identifizieren, kategorisieren und gewinnen können. In den praxisorientierten Labs erfahren Sie, wie Gemini Datenanalysen und Workflows für Machine Learning optimiert. Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.

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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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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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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.

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Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs „Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten“ abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie eine speicherorientierte Cloud-Infrastruktur mithilfe der grundlegenden Funktionen der folgenden Technologien erstellen und verbinden: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions und Pub/Sub.

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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.

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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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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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Earn a skill badge by completing the Analyze Images with the Cloud Vision API quest, where you discover how to leverage the Cloud Vision API for various tasks, including extracting text from images.

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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.

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Earn a skill badge by completing the Analyze Sentiment with Natural Language API quest, where you learn how the API derives sentiment from text.

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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.

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Complete the intermediate Perform Predictive Data Analysis in BigQuery skill badge course to demonstrate skills in the following: creating datasets in BigQuery by importing CSV and JSON files; harnessing the power of BigQuery with sophisticated SQL analytical concepts, including using BigQuery ML to train an expected goals model on soccer event data and evaluate the impressiveness of World Cup goals.

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Complete the introductory Monitor and Manage Google Cloud Resources skill badge to demonstrate skills in the following: granting and revoking IAM permissions; installing monitoring and logging agents; creating, deploying, and testing an event-driven Cloud Run function.

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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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Earn a skill badge by completing the Analyze Speech and Language with Google APIs quest, where you learn how to use the Natural Language and Speech APIs in real-world settings.

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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.

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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.

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Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs „Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten“ abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie eine speicherorientierte Cloud-Infrastruktur mithilfe der grundlegenden Funktionen der folgenden Technologien erstellen und verbinden: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions und Pub/Sub.

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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.

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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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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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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.

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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.

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In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.

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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.

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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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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.

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Firebase is a backend-as-service (Bass) platform for creating mobile and web applications. In this quest you will learn to build serverless web apps, import data into a serverless database, and build a Google Assistant application with Firebase and its Google Cloud integrations. 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.

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This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications

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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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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.

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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.

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Earn the introductory skill badge by completing the Build a Website on Google Cloud skill badge course. This course is based on the Get Cooking in Cloud series and covers`:`Deploying a website on Cloud RunHosting a web app on Compute EngineCreating, deploying, and scaling your website on Google Kubernetes EngineMigrating from a monolithic application to a microservices architecture using Cloud Build

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