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Google Cloud Skills Boost

Apply your skills in Google Cloud console

Nguyen Minh Nhat

Mitglied seit 2022

Introduction to Generative AI - Deutsch Earned Jun 6, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations Earned Mär 16, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines Earned Mär 15, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud Earned Mär 15, 2023 EDT
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud Earned Mär 15, 2023 EDT
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned Mär 15, 2023 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud Earned Mär 14, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Mär 14, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Aug 29, 2022 EDT
Preparing for your Professional Data Engineer Journey Earned Aug 28, 2022 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud Earned Apr 10, 2022 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Apr 10, 2022 EDT
Scaling with Google Cloud Operations Earned Apr 9, 2022 EDT
Infrastructure and Application Modernization with Google Cloud Earned Apr 9, 2022 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure Earned Apr 9, 2022 EDT
Develop Serverless Applications on Cloud Run Earned Apr 9, 2022 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML Earned Apr 8, 2022 EDT
Build Infrastructure with Terraform on Google Cloud Earned Apr 8, 2022 EDT
Build a Data Warehouse with BigQuery Earned Apr 7, 2022 EDT

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.

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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.

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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.

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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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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.

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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.

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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.

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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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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.

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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.

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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

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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. 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.

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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.

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Many traditional enterprises use legacy systems and applications that often struggle to achieve the scale and speed needed to meet modern customer expectations. Business leaders and IT decision makers constantly have to choose between maintenance of legacy systems and investing in innovative new products and services. This course explores the challenges of an outdated IT infrastructure and how businesses can modernize it using cloud technology. It begins by exploring the different compute options available in the cloud and the benefits of each, before turning to application modernization and Application Programming Interfaces (APIs). The course also considers a range of Google Cloud solutions that can help businesses to better develop and manage their systems, such as Compute Engine, App Engine, and Apigee. This is the third course in the Cloud Digital Leader series. At the end of this course, enroll in the Understanding Google Cloud Security and Operations course.

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In this course you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.

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Mit dem Skill-Logo Develop Serverless Applications on Cloud Run weisen Sie Kenntnisse in den folgenden Bereichen nach: Cloud Run für Datenmanagement in Cloud Storage integrieren, mit Cloud Run und Pub/Sub die Architektur von asynchronen, ausfallsicheren Systemen erstellen, REST API-Gateways basierend auf Cloud Run aufbauen und Dienste auf Cloud Run entwickeln und 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, 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.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML 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; Erstellen von Machine-Learning-Modellen mithilfe von BigQuery ML; standortübergreifendes Kopieren von Daten mit Cloud Composer. 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.

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Mit dem Skill-Logo Build Infrastructure with Terraform on Google Cloud 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. 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.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Build a Data Warehouse with BigQuery 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.

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