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Manuel Escalona

Mitglied seit 2022

Diamond League

29420 Punkte
Logging and Monitoring in Google Cloud Earned Jun 28, 2024 EDT
Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process Earned Jun 20, 2024 EDT
Erste Schritte mit der Google Kubernetes Engine Earned Jun 13, 2024 EDT
Preparing for your Professional Cloud Architect Journey Earned Jun 11, 2024 EDT
Elastische Google Cloud-Infrastruktur: Skalierung und Automatisierung Earned Jun 5, 2024 EDT
Einführung in die Google Cloud-Infrastruktur: Hauptdienste Earned Mai 28, 2024 EDT
Einführung in die Google Cloud-Infrastruktur: Grundlagen Earned Mai 22, 2024 EDT
BI Reporting: Looker Visualization on BigQuery Earned Mai 3, 2024 EDT
Application Development with Cloud Run Earned Dez 8, 2023 EST
Getting Started with Terraform for Google Cloud Earned Sep 7, 2023 EDT
DEPRECATED Planning for a Google Workspace Deployment Earned Sep 6, 2023 EDT
AlloyDB-Instanzen erstellen und verwalten Earned Sep 5, 2023 EDT
Bigtable-Instanzen erstellen und verwalten Earned Aug 28, 2023 EDT
Cloud Spanner-Instanzen erstellen und verwalten Earned Aug 23, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Aug 15, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals Earned Aug 15, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models Earned Aug 14, 2023 EDT
Einführung in generative KI Earned Aug 14, 2023 EDT
Contact Center AI: Conversational Design Fundamentals Earned Aug 9, 2023 EDT
DEPRECATED BigQuery for Marketing Analysts Earned Jul 18, 2023 EDT
BigQuery für Machine Learning Earned Jul 14, 2023 EDT
Managing Cloud Infrastructure with Terraform Earned Jul 12, 2023 EDT
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur Earned Jul 5, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Jun 30, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: BigQuery Extended Capabilities Earned Jun 27, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Analyze Data with Looker Earned Jun 27, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Streaming Analytics Earned Jun 27, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Stream Data with Pub/Sub Earned Jun 27, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataflow Earned Jun 27, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Cloud Data Fusion Pipelines Earned Jun 27, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataproc Earned Jun 27, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Optimize in BigQuery Earned Jun 27, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Data Warehouse Migration with BigQuery Earned Jun 27, 2023 EDT
Google Cloud Essentials Earned Jun 5, 2023 EDT
Enterprise Database Migration Earned Jun 2, 2023 EDT
Cloud SQL Earned Mai 25, 2023 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned Jul 16, 2022 EDT

Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.

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This course equips students to build highly reliable and efficient solutions on Google Cloud using proven design patterns. It is a continuation of the Architecting with Google Compute Engine or Architecting with Google Kubernetes Engine courses and assumes hands-on experience with the technologies covered in either of those courses. Through a combination of presentations, design activities, and hands-on labs, participants learn to define and balance business and technical requirements to design Google Cloud deployments that are highly reliable, highly available, secure, and cost-effective.

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Willkommen beim Kurs „Erste Schritte mit der Google Kubernetes Engine“. Sie interessieren sich für Kubernetes, eine Software-Ebene, die sich zwischen Ihren Anwendungen und der Hardwareinfrastruktur befindet? Dann sind Sie hier genau richtig! Die Google Kubernetes Engine bietet Ihnen Kubernetes als verwalteten Dienst in Google Cloud. In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der Google Kubernetes Engine (GKE) kennen und erfahren, wie Sie Anwendungen containerisieren und in Google Cloud ausführen. Er beginnt mit einer Einführung in Google Cloud, gefolgt von einem Überblick über Container und Kubernetes, die Kubernetes-Architektur sowie Kubernetes-Vorgänge.

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This course helps learners create a study plan for the PCA (Professional Cloud Architect) 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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Dieser On-Demand-Intensivkurs bietet Teilnehmenden eine Einführung in die umfangreiche und flexible Infrastruktur und die Plattformdienste von Google Cloud. In Videovorträgen, Demos und praxisorientierten Labs lernen Teilnehmende Lösungselemente kennen und stellen sie bereit. Dazu gehören sichere Interconnect-Netzwerke, Load Balancing, Autoscaling, Automatisierung der Infrastruktur und verwaltete Dienste.

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Dieser On-Demand-Intensivkurs bietet Teilnehmenden eine Einführung in die umfangreiche und flexible Infrastruktur und die Plattformdienste von Google Cloud, mit Schwerpunkt auf der Compute Engine. In Videovorträgen, Demos und praxisorientierten Labs lernen die Teilnehmenden Lösungselemente kennen und stellen sie dann bereit. Dazu gehören Infrastrukturkomponenten wie Netzwerke, Systeme und Anwendungsdienste. Außerdem werden praktische Lösungen vorgestellt, beispielsweise für von Kundinnen und Kunden bereitgestellte Verschlüsselungsschlüssel, die Sicherheits- und Zugriffsverwaltung, Kontingente und Abrechnung sowie das Ressourcenmonitoring.

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Dieser On-Demand-Intensivkurs bietet Teilnehmenden eine Einführung in die umfangreiche und flexible Infrastruktur und die Plattformdienste von Google Cloud, mit Schwerpunkt auf der Compute Engine. In Videovorträgen, Demos und praxisorientierten Labs lernen Sie Lösungselemente kennen und stellen sie bereit. Dazu gehören Infrastrukturkomponenten wie Netzwerke, virtuelle Maschinen (VMs) und Anwendungsdienste. Darüber hinaus erfahren Sie, wie Sie über die Console und Cloud Shell mit Google Cloud arbeiten. Außerdem lernen Sie mehr über die Aufgaben eines Cloud Architects, über verschiedene Arten von Infrastrukturdesign und über die Konfiguration virtueller Netzwerke mithilfe von Virtual Private Cloud (VPC), Projekten, Netzwerken, Subnetzwerken, IP-Adressen, Routes und Firewallregeln.

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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks for modernization using LookML on BigQuery. A proof-of-concept will take learners through the process of creating LookML visualizations on BigQuery. During this course, learners will be guided specifically on how to write Looker modeling language, also known as LookML and create semantic data models, and learn how LookML constructs SQL queries against BigQuery. At a high level, this course will focus on basic LookML to create and access BigQuery objects, and optimize BigQuery objects with LookML.

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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 course provides an introduction to using Terraform for Google Cloud. It enables learners to describe how Terraform can be used to implement infrastructure as code and to apply some of its key features and functionalities to create and manage Google Cloud infrastructure. Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources using Terraform.

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Planning for a Google Workspace Deployment is the final course in the Google Workspace Administration series. In this course, you will be introduced to Google's deployment methodology and best practices. You will follow Katelyn and Marcus as they plan for a Google Workspace deployment at Cymbal. They'll focus on the core technical project areas of provisioning, mail flow, data migration, and coexistence, and will consider the best deployment strategy for each area. You will also be introduced to the importance of Change Management in a Google Workspace deployment, ensuring that users make a smooth transition to Google Workspace and gain the benefits of work transformation through communications, support, and training. This course covers theoretical topics, and does not have any hands on exercises. If you haven’t already done so, please cancel your Google Workspace trial now to avoid any unwanted charges.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs AlloyDB-Instanzen erstellen und verwalten weisen Sie Grundkenntnisse in den folgenden Bereichen nach: zentrale AlloyDB-Abläufe und ‑Aufgaben ausführen, von PostgreSQL zu AlloyDB migrieren, AlloyDB-Datenbanken verwalten und analytische Abfragen mit der spaltenbasierten Engine von AlloyDB beschleunigen.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Bigtable-Instanzen erstellen und verwalten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Instanzen erstellen, Schemas entwerfen, Daten abfragen und Verwaltungsaufgaben in Bigtable ausführen (unter anderem Leistung überwachen sowie Autoscaling und Replikation von Knoten konfigurieren).

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Cloud Spanner-Instanzen erstellen und verwalten für Einsteigerinnen und Einsteiger weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Cloud Spanner-Instanzen und ‑Datenbanken erstellen und sie verwenden; Cloud Spanner-Datenbanken über verschiedene Verfahren laden; Cloud Spanner-Datenbanken sichern, Datenbankschemas definieren und Abfragepläne verstehen sowie eine moderne Web-App bereitstellen, die mit einer Cloud Spanner-Instanz verbunden ist.

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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.

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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.

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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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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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Welcome to "CCAI Conversational Design Fundamentals", the first course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series. In this course, learn how to design customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). You will be introduced to CCAI and its three pillars (Dialogflow, Agent Assist, and Insights), and the concepts behind conversational experiences and how the study of them influences the design of your virtual agent. After taking this course you will be prepared to take your virtual agent design to the next level of intelligent conversation.

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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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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.

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In this Quest, the experienced user of Google Cloud will learn how to describe and launch cloud resources with Terraform, an open source tool that codifies APIs into declarative configuration files that can be shared amongst team members, treated as code, edited, reviewed, and versioned. In these nine hands-on labs, you will work with example templates and understand how to launch a range of configurations, from simple servers, through full load-balanced applications.

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In „Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur“ werden wichtige Konzepte und die Terminologie für die Arbeit mit Google Cloud vorgestellt. In Videos und praxisorientierten Labs werden viele Computing- und Speicherdienste von Google Cloud sowie wichtige Tools für die Ressourcen- und Richtlinienverwaltung präsentiert und miteinander verglichen.

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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 explores the Geographic Information Systems (GIS), GIS Visualization, and machine learning enhancements to BigQuery.

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This course explores how to leverage Looker to create data experiences and gain insights with modern business intelligence (BI) and reporting.

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This course explores how to implement a streaming analytics solution using Dataflow and BigQuery.

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This course explores how to implement a streaming analytics solution using Pub/Sub.

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This course continues to explore the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Dataflow.

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This course continues to explore the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Cloud Data Fusion.

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This course explores the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Dataproc.

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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.

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In this course, you will receive technical training for Enterprise Data Warehouses solutions using BigQuery based on the best practices developed internally by Google’s technical sales and services organizations. The course will also provide guidance and training on key technical challenges that can arise when migrating existing Enterprise Data Warehouses and ETL pipelines to Google Cloud. You will get hands-on experience with real migration tasks, such as data migration, schema optimization, and SQL Query conversion and optimization. The course will also cover key aspects of ETL pipeline migration to Dataproc as well as using Pub/Sub, Dataflow, and Cloud Data Fusion, giving you hands-on experience using all of these tools for Data Warehouse ETL pipelines.

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In diesem Einführungskurs erhalten Sie praktische Fertigkeiten im Umgang mit den grundlegenden Tools und Services der Google Cloud. Ihnen werden optionale Videos bereitgestellt, in denen Sie sich weitergehend über die in den Labs behandelten Konzepte informieren können, so oft Sie möchten. „Google Cloud Essentials“ ist ein empfohlener erster Kurs für Google Cloud-Lernende. Selbst wenn Sie vor diesem Kurs wenig bis gar nichts über die Cloud gewusst haben, verfügen Sie danach über praktische Erfahrungen, die Sie in Ihrem ersten Google Cloud-Projekt anwenden können. Vom Schreiben von Cloud Shell- Befehlen und dem Bereitstellen Ihrer ersten virtuellen Maschine bis hin zum Ausführen von Anwendungen auf Kubernetes Engine oder mit Load-Balancing – Google Cloud Essentials ist eine erstklassige Einführung in die grundlegenden Funktionen der Plattform.

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This course is intended to give architects, engineers, and developers the skills required to help enterprise customers architect, plan, execute, and test database migration projects. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs participants move databases to Google Cloud while taking advantage of various services. This course covers how to move on-premises, enterprise databases like SQL Server to Google Cloud (Compute Engine and Cloud SQL) and Oracle to Google Cloud bare metal.

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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.

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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.

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