Amadou DEME
Mitglied seit 2022
Bronze League
29050 Punkte
Mitglied seit 2022
Mit dem Skill-Logo zum Kurs ML-Lösungen mit Vertex AI erstellen und bereitstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse nach. Sie lernen in diesem Kurs, wie Sie die Vertex AI-Plattform von Google Cloud, AutoML und benutzerdefinierte Trainingsdienste nutzen, um Machine-Learning-Modelle zu trainieren, zu bewerten, abzustimmen, zu erklären und bereitzustellen. Dieser Kurs richtet sich an professionelle Data Scientists und Machine Learning Engineers. 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 diese Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein digitales Abzeichen zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.
This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.
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.
This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating data from Snowflake to BigQuery. Sample data will be used during the migration. Learners will complete several labs that focus on the process of transferring schema, data and related processes to corresponding Google Cloud products.There will be one or more challenge labs that will test the learners' understanding of the topics. "This learning path aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating data from Snowflake to BigQuery.
In this course, you explore the four components that make up the BigQuery Migration Service. They are Migration Assessment, SQL Translation, Data Transfer Service, and Data Validation. You will use each of these tools to perform a migration using to BigQuery.
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.
This course discusses the key elements of Google's Data Warehouse solution portfolio and strategy.
Perform a migration from Oracle to BigQuery using SQL Translation and DataFlow using Sample Data. Learners will complete a quiz that focuses on the process of transferring both schema and data from an Oracle enterprise data warehouse to BigQuery.
This skill badge aims to evaluate a partner's ability to migrate PostgreSQL databases to AlloyDB. Learners will gain hands-on experience through labs and achieve comprehensive knowledge and practical skills for migrating PostgreSQL databases to AlloyDB.
This skill badge aims to provide partners an comprehensive understanding of migrating MySQL databases to Cloud SQL using the Database Migration Service, and gain hands-on experience through labs.
This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating data from PostgreSQL to AlloyDB using the Database Migration Service. Sample data will be used during the migration. Learners will complete several labs that focus on the process of transferring schema, data and related processes to corresponding Google Cloud products.There will be one or more challenge labs that will test the learners understanding of the topics.
This course covers BigQuery fundamentals for professionals who are familiar with SQL-based cloud data warehouses in Oracle and want to begin working in BigQuery. Through interactive lecture content and hands-on labs, you learn how to provision resources, create and share data assets, ingest data, and optimize query performance in BigQuery. Drawing upon your knowledge of Oracle, you also learn about similarities and differences between Oracle and BigQuery to help you get started with data warehouses in BigQuery.
This course aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks of migrating data from Microsoft SQL Server to CloudSQL using the built-in replication capabilities of SQL Server. Sample data will be used during the migration. Learners will complete several labs that focus on the process of transferring schema, data, and related processes to corresponding Google Cloud products. One or more challenge labs will test the learner's understanding of the topics.
This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating data from PostgreSQL to CloudSQL using the Database Migration Service.
This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating data from Oracle to Cloud SQL using the Ora2Pg. An example scenario using sample data will be used to demonstrate the migration. Learners will complete an assessment quiz that focuses on the process of transferring schema, data and related processes to corresponding Google Cloud products.
Migration from MySQL to Cloud SQL using Database Migration Service that includes sample mock data and all necessary steps with initial assessment to validation including taking care of migrating users and grants.
Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Cloud-Architektur: Entwerfen, umsetzen und verwalten abschließen. Dabei können Sie Fähigkeiten nachweisen, die für folgende Aufgaben nötig sind: eine öffentlich zugängliche Website mit Apache-Webservern bereitstellen, eine Compute Engine-VM mithilfe von Startscripts konfigurieren, sicheres RDP durch Nutzung von Firewallregeln und eines Windows-Bastion Hosts konfigurieren, ein Docker-Image in einem Kubernetes-Cluster bereitstellen und anschließend aktualisieren sowie eine Cloud SQL-Instanz erstellen und eine MySQL-Datenbank importieren. Diese Aufgabenreihe bietet eine gute Grundlage für bestimmte Themen, die Teil der Zertifizierungsprüfung zum Google Cloud Certified Professional Cloud Architect sind.
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Kostenoptimierung für die Google Kubernetes Engine weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Erstellen und Verwalten von Clustern für mehrere Mandanten, Überwachen der Ressourcenauslastung nach Namespace, Konfigurieren des Cluster- und Pod-Autoscalings zur Steigerung der Effizienz, Einrichten des Load Balancings zur optimalen Verteilung von Ressourcen und Implementieren von Aktivitäts- und Bereitschaftsprüfungen zum Sicherstellen von Anwendungszustand und Kosteneffektivität.
Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Google Cloud-Netzwerk einrichten abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie grundlegende Netzwerkaufgaben in Google Cloud ausführen. Sie richten ein benutzerdefiniertes Netzwerk ein, fügen Firewallregeln für Subnetze hinzu, erstellen VMs und testen dann die Latenz bei der Kommunikation zwischen den VMs.
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.
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.
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.
Mit dem Skill-Logo Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen 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.
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.
In many IT organizations, incentives are not aligned between developers, who strive for agility, and operators, who focus on stability. Site reliability engineering, or SRE, is how Google aligns incentives between development and operations and does mission-critical production support. Adoption of SRE cultural and technical practices can help improve collaboration between the business and IT. This course introduces key practices of Google SRE and the important role IT and business leaders play in the success of SRE organizational adoption.
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.
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.
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten 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; und Erstellen von Machine-Learning-Modellen mithilfe von BigQuery ML.
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.