Elastische Google Cloud-Infrastruktur: Skalierung und Automatisierung
Earned Nov 5, 2025 EST
Vorbereitung auf die Prüfung zum Associate Cloud Engineer
Earned Okt 30, 2025 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Jul 30, 2025 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten
Earned Jul 28, 2025 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Jul 16, 2025 EDT
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud
Earned Jul 14, 2025 EDT
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur
Earned Jul 3, 2025 EDT
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 Kurs hilft Ihnen, sich strukturiert auf die Prüfung zum Associate Cloud Engineer vorzubereiten. Sie erfahren mehr über die in der Prüfung behandelten Google Cloud-Themen und wie Sie einen Lernplan zur Erweiterung Ihrer Kenntnisse erstellen.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: virtuelle Maschinen in der Compute Engine erstellen und bereitstellen und Netzwerk- und Application Load Balancer konfigurieren.
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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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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.
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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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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.
Elastische Google Cloud-Infrastruktur: Skalierung und Automatisierung
Earned Nov 5, 2025 EST
Vorbereitung auf die Prüfung zum Associate Cloud Engineer
Earned Okt 30, 2025 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Jul 30, 2025 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten
Earned Jul 28, 2025 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Jul 16, 2025 EDT
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud
Earned Jul 14, 2025 EDT
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur
Earned Jul 3, 2025 EDT