Parashuramulu Motike
Mitglied seit 2025
Gold League
5034 Punkte
Mitglied seit 2025
Mit dem Skill-Logo für den Kurs Sensible Daten in Ihrer Umgebung auffinden und schützen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse im folgenden Bereich nach: mit Sensitive Data Protection-Diensten (einschließlich der Cloud Data Loss Prevention (DLP) API) sensible Daten in Ihrer Google Cloud-Umgebung, wie Cloud Storage-Dateien, BigQuery-Daten und Antworten von GenAI-Modellen, auffinden, prüfen, entfernen und de‑identifizieren.
In this course you will get hands-on in order to work through real-world challenges faced when building streaming data pipelines. The primary focus is on managing continuous, unbounded data with Google Cloud products.
In this intermediate course, you will learn to design, build, and optimize robust batch data pipelines on Google Cloud. Moving beyond fundamental data handling, you will explore large-scale data transformations and efficient workflow orchestration, essential for timely business intelligence and critical reporting. Get hands-on practice using Dataflow for Apache Beam and Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) for implementation, and tackle crucial considerations for data quality, monitoring, and alerting to ensure pipeline reliability and operational excellence. A basic knowledge of data warehousing, ETL/ELT, SQL, Python, and Google Cloud concepts is recommended.
In this course you will learn about Cloud Spanner. You will get an introduction to Cloud Spanner, contrasting it with other Database products to understand when and how to use Spanner to solve your relational database needs at scale. You will learn how to create and manage Spanner databases using various tools on Google Cloud, learn to optimize relational schemas with Spanner’s distributed database model in mind, interact with your Spanner databases using the Spanner APIs, integrate Spanner with your applications, and learn how to use other Google tools for administering Spanner databases and managing your data.
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.
Die Kursreihe „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richtet sich an Personen mit geringen oder gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud Computing. Sie bietet einen detaillierten Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich. Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren. Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden: 1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen 2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud 3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud 4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud Diese Kursreihe bietet einen Überblick über Cloud-Computing, verschiedene Nutzungsmöglichkeiten von Google Cloud und verschiedene Computing-Optionen.
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 generative KI-Anwendungen entwickeln können.