Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation
Earned Sep 20, 2022 EDT
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey
Earned Sep 15, 2022 EDT
Welcome to Cloud Composer, where we discuss how to orchestrate data lake workflows with Cloud Composer.
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Demonstrate your ability to implement updated prompt engineering techniques and utilize several of Gemini's key capacilities including multimodal understanding and function calling. Then integrate generative AI into a RAG application deployed to Cloud Run. This course contains labs that are to be used as a test environment. They are deployed to test your understanding as a learner with a limited scope. These technologies can be used with fewer limitations in a real world environment.
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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.
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Do you want to keep your users engaged by suggesting content they'll love?
This course equips you with the skills to build a cutting-edge recommendations app using your own data with no prior machine learning knowledge. You learn to leverage AI Applications to build recommendation applications so that audiences can discover more personalized content, like what to watch or read next, with Google-quality results customized using optimization objectives.
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This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.
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This course explores the different products and capabilities of Customer Engagement Suite (CES) and Conversational agents. Additionally, it covers the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective experiences that emulate human-like experiences specific to the Chat channel.
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(Previously named "Developing apps with Vertex AI Agent Builder: Search". Please note there maybe instances in this course where previous product names and titles are used)
Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities.
This course teaches you to use AI Applications to integrate enterprise-grade generative AI search.
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Dieser Kurs behandelt Gemini in BigQuery, eine Suite KI-gesteuerter Funktionen zur Aufbereitung von Daten für die Verwendung in künstlicher Intelligenz. Zu diesen Funktionen gehören explorative Datenanalyse und ‑aufbereitung, Codegenerierung und Fehlerbehebung sowie Workflow-Erkennung und ‑Visualisierung. Durch konzeptionelle Erläuterungen, einen praxisnahen Anwendungsfall und praktische Übungen können Datenexperten mit diesem Kurs ihre Produktivität steigern und die Entwicklungspipeline beschleunigen.
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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
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Mit dem Skill-Logo Prompt-Design mit Vertex AI weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Prompt Engineering, Bildanalyse und multimodale generative Techniken in Vertex AI. Entdecken Sie, wie Sie wirksame Prompts erstellen, auf generativer KI basierende Ausgaben steuern und Gemini-Modelle in Marketing-Szenarien aus der Praxis anwenden.
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Da die Nutzung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Unternehmen weiter zunimmt, wird auch deren verantwortungsbewusste Entwicklung ein immer wichtigeres Thema. Dabei ist es für viele schwierig, die Überlegungen zur verantwortungsbewussten Anwendung von KI in die Praxis umzusetzen. Wenn Sie wissen möchten, wie sich die verantwortungsbewusste Anwendung von KI in die Praxis umsetzen, also operationalisieren lässt, finden Sie in diesem Kurs entsprechende Hilfestellungen.
In diesem Kurs erfahren Sie, wie dies mit Google Cloud heutzutage möglich ist, inklusive entsprechender Best Practices und Erkenntnisse. Es wird gezeigt, welches Framework Google Cloud bietet, um einen eigenen Ansatz für die verantwortungsbewusste Anwendung von KI zu entwickeln.
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Dieser Kurs bietet eine Einführung in Vertex AI Studio, ein Tool für die Interaktion mit generativen KI-Modellen sowie das Prototyping von Geschäftsideen und ihre Umsetzung. Anhand eines eindrucksvollen Anwendungsfalls, ansprechender Lektionen und einer praktischen Übung lernen Sie den Lebenszyklus vom Prompt bis zum Produkt kennen und erfahren, wie Sie Vertex AI Studio für multimodale Gemini-Anwendungen, Prompt-Design, Prompt Engineering und Modellabstimmung einsetzen können. Ziel ist es, Ihnen aufzuzeigen, wie Sie das Potenzial von generativer KI in Ihren Projekten mit Vertex AI Studio ausschöpfen.
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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.
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This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) 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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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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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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Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Transformer-Architektur und das BERT-Modell (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Sie lernen die Hauptkomponenten der Transformer-Architektur wie den Self-Attention-Mechanismus kennen und erfahren, wie Sie diesen zum Erstellen des BERT-Modells verwenden. Darüber hinaus werden verschiedene Aufgaben behandelt, für die BERT genutzt werden kann, wie etwa Textklassifizierung, Question Answering und Natural-Language-Inferenz. Der gesamte Kurs dauert ungefähr 45 Minuten.
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Dieser Kurs vermittelt Ihnen eine Zusammenfassung der Encoder-Decoder-Architektur, einer leistungsstarken und gängigen Architektur, die bei Sequenz-zu-Sequenz-Tasks wie maschinellen Übersetzungen, Textzusammenfassungen und dem Question Answering eingesetzt wird. Sie lernen die Hauptkomponenten der Encoder-Decoder-Architektur kennen und erfahren, wie Sie diese Modelle trainieren und bereitstellen können. Im dazugehörigen Lab mit Schritt-für-Schritt-Anleitung können Sie in TensorFlow von Grund auf einen Code für eine einfache Implementierung einer Encoder-Decoder-Architektur erstellen, die zum Schreiben von Gedichten dient.
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In diesem Kurs wird der Aufmerksamkeitsmechanismus vorgestellt. Dies ist ein leistungsstarkes Verfahren, das die Fokussierung neuronaler Netzwerke auf bestimmte Abschnitte einer Eingabesequenz ermöglicht. Sie erfahren, wie der Aufmerksamkeitsmechanismus funktioniert und wie Sie damit die Leistung verschiedener Machine Learning-Tasks wie maschinelle Übersetzungen, Zusammenfassungen von Texten und Question Answering verbessern können.
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In diesem Kurs werden Diffusion-Modelle vorgestellt, eine Gruppe verschiedener Machine Learning-Modelle, die kürzlich einige vielversprechende Fortschritte im Bereich Bildgenerierung gemacht haben. Diffusion-Modelle basieren auf physikalischen Konzepten der Thermodynamik und sind in den letzten Jahren in der Forschung und Industrie sehr beliebt geworden. Dabei stützen sich Diffusion-Modelle auf viele innovative Modelle und Tools zur Bildgenerierung in Google Cloud. In diesem Kurs werden Ihnen die theoretischen Grundlagen der Diffusion-Modelle erläutert und wie Sie diese Modelle über Vertex AI trainieren und bereitstellen können.
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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 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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This course continues to explore the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Dataflow.
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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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This skill badge aims to evaluate a partner's ability to utilize BigQuery's features and capabilities to manage and analyze large datasets. Learners will gain hands-on experience through labs and achieve solid understanding of BigQuery's foundational concepts and features.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of Migration from Teradata to BigQuery using the Data Transfer Service and the Teradata TPT Export Utility. Sample Data will be used during both methods. Learners will complete a challenge lab that focuses on the process of transferring both schema, data and SQL from a Teradata data warehouse to BigQuery.
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This skill badge aims to provide partners an introduction to BigQuery Data Transfer Service and Migration Service, two powerful tools for managing and migrating data in the cloud. Learners will learn how to leverage these tools to efficiently migrate and manage data, and gain hands-on experience through labs.
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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.
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Looking to build or optimize your data warehouse? Learn best practices to Extract, Transform, and Load your data into Google Cloud with BigQuery. In this series of interactive labs you will create and optimize your own data warehouse using a variety of large-scale BigQuery public datasets. 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. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.
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Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.
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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.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Data Warehouse mit BigQuery erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Daten zusammenführen, um neue Tabellen zu erstellen, Probleme mit Joins lösen, Daten mit Unions anhängen, nach Daten partitionierte Tabellen erstellen und JSON, Arrays sowie Strukturen in BigQuery nutzen. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud vergeben wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, wie Sie Ihr Wissen in einer praxisnahen Geschäftssituation anwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
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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 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.
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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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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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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.
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Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Google Cloud-Netzwerk entwickeln abschließen. Dabei wird anhand verschiedener Aufgaben behandelt, wie Sie Anwendungen bereitstellen und beobachten, darunter: IAM-Rollen prüfen, den Zugriff auf Projekte ermöglichen/entfernen, VPC-Netzwerke erstellen, Compute Engine-VMs bereitstellen und beobachten, SQL-Abfragen schreiben, VMs in der Compute Engine bereitstellen und beobachten sowie Anwendungen mithilfe von Kubernetes und mehreren Deploymentmodellen bereitstellen.
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Mit dem Skill-Logo Load Balancing in der Compute Engine implementieren weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Schreiben von gcloud-Befehlen, Verwenden von Cloud Shell, Erstellen und Bereitstellen von virtuellen Maschinen in der Compute Engine und Konfigurieren von Netzwerk- und HTTP-Load-Balancern. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud vergeben wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, wie Sie Ihr Wissen in einer praxisnahen Geschäftssituation anwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
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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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Welcome to the Getting Started with Google Kubernetes Engine course. If you're interested in Kubernetes, a software layer that sits between your applications and your hardware infrastructure, then you’re in the right place! Google Kubernetes Engine brings you Kubernetes as a managed service on Google Cloud.
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, as it’s commonly referred to, and how to get applications containerized and running in Google Cloud. The course starts with a basic introduction to Google Cloud, and is then followed by an overview of containers and Kubernetes, Kubernetes architecture, and Kubernetes operations.
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This accelerated on-demand course introduces participants to the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud. Through a combination of video lectures, demos, and hands-on labs, participants explore and deploy solution elements, including securely interconnecting networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
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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 accelerated on-demand course introduces participants to the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Compute Engine. Through a combination of video lectures, demos, and hands-on labs, participants explore and deploy solution elements, including infrastructure components such as networks, systems and applications services. This course also covers deploying practical solutions including customer-supplied encryption keys, security and access management, quotas and billing, and resource monitoring.
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This accelerated on-demand course introduces participants to the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Compute Engine. Through a combination of video lectures, demos, and hands-on labs, participants explore and deploy solution elements, including infrastructure components such as networks, virtual machines and applications services. You will learn how to use the Google Cloud through the console and Cloud Shell. You'll also learn about the role of a cloud architect, approaches to infrastructure design, and virtual networking configuration with Virtual Private Cloud (VPC), Projects, Networks, Subnetworks, IP addresses, Routes, and Firewall rules.
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This course helps you structure your preparation for the Associate Cloud Engineer exam. You will learn about the Google Cloud domains covered by the exam and how to create a study plan to improve your domain knowledge.
Data Lake Modernization on Google Cloud: Cloud Composer
Earned Mai 28, 2025 EDT
Build and Deploy a Generative AI solution using a RAG framework
Earned Dez 24, 2024 EST
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned Dez 12, 2024 EST
Recommendations with AI Applications
Earned Dez 12, 2024 EST
Vertex AI Search for Commerce
Earned Dez 12, 2024 EST
Introduction to CES and Conversational Agents
Earned Dez 11, 2024 EST
Search with AI Applications
Earned Dez 11, 2024 EST
Mit Gemini in BigQuery produktiver arbeiten
Earned Dez 8, 2024 EST
Text Prompt Engineering Techniques
Earned Dez 6, 2024 EST
Prompt-Design mit Vertex AI
Earned Dez 6, 2024 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Dez 3, 2024 EST
Einführung in Vertex AI Studio
Earned Dez 3, 2024 EST
Generative AI for Business Leaders
Earned Dez 3, 2024 EST
Preparing for your Professional Data Engineer Journey
Earned Jul 7, 2024 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Okt 7, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Okt 7, 2023 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Sep 14, 2023 EDT
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Sep 14, 2023 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Sep 14, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Sep 14, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned Sep 14, 2023 EDT
Einführung in generative KI
Earned Aug 16, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataflow
Earned Mai 29, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Data Warehouse Migration with BigQuery
Earned Mai 23, 2023 EDT
Monitor and Manage Data in BigQuery
Earned Mai 18, 2023 EDT
Teradata to BigQuery
Earned Mai 18, 2023 EDT
Automate Data Migrations to BigQuery
Earned Apr 27, 2023 EDT
BigQuery Migration Service
Earned Apr 26, 2023 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Warehousing
Earned Apr 17, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
Earned Apr 4, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud
Earned Apr 4, 2023 EDT
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud
Earned Apr 2, 2023 EDT
Data Warehouse mit BigQuery erstellen
Earned Dez 31, 2022 EST
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
Earned Dez 6, 2022 EST
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud
Earned Okt 28, 2022 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Okt 26, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Okt 18, 2022 EDT
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen
Earned Okt 2, 2022 EDT
Google Cloud-Netzwerk entwickeln
Earned Sep 28, 2022 EDT
Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Sep 28, 2022 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten
Earned Sep 28, 2022 EDT
Getting Started with Google Kubernetes Engine
Earned Sep 24, 2022 EDT
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation
Earned Sep 22, 2022 EDT
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur
Earned Sep 21, 2022 EDT
Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services
Earned Sep 21, 2022 EDT
Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation
Earned Sep 20, 2022 EDT
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey
Earned Sep 15, 2022 EDT