Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud
Earned Dez 18, 2025 EST
Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten
Earned Dez 5, 2025 EST
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
Earned Dez 5, 2025 EST
Einführung in Data Engineering in Google Cloud
Earned Nov 20, 2025 EST
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Aug 24, 2023 EDT
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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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with migrating from an Enterprise Data Warehouse (EDW) to BigQuery using the DMT tool and sample data. Learners will complete a lab that uses the DMT tool to transfer schema and data from Teradata to BigQuery.
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In diesem Kurs lernen Sie die KI- und ML-Funktionen von Google Cloud kennen. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Projekten mit generativer und prädiktiver KI. Dabei werden die verschiedenen Technologien, Produkte und Tools vorgestellt, die für den gesamten Lebenszyklus der Datenaufbereitung für KI verfügbar sind. Data Scientists, KI-Entwickler*innen und ML-Engineers können ihr Fachwissen durch interaktive Übungen erweitern.
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MMit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Filtern, Sortieren und Pivotieren von Daten, Zusammenführen der Ergebnisse von verschiedenen Looker-Explores sowie Verwenden von Funktionen und Operatoren zum Erstellen von Looker-Dashboards und ‑Berichten für Analyse und Visualisierung von Daten.
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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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In diesem Kurs lernen Sie Data Engineering on Google Cloud sowie die Rollen und Verantwortlichkeiten von Data Engineers kennen und sehen, wie diese mit den Angeboten von Google Cloud zusammenhängen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Herausforderungen im Bereich Data Engineering meistern können.
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While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.
Referenz – Infrastruktur
Earned Dez 18, 2025 EST
Data Migration Tool
Earned Dez 18, 2025 EST
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud
Earned Dez 18, 2025 EST
Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten
Earned Dez 5, 2025 EST
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
Earned Dez 5, 2025 EST
Einführung in Data Engineering in Google Cloud
Earned Nov 20, 2025 EST
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Aug 24, 2023 EDT