Search with AI Applications
Earned Okt 13, 2023 EDT
Einführung in Vertex AI Studio
Earned Okt 9, 2023 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI
Earned Okt 9, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Okt 9, 2023 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Okt 9, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned Okt 6, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Okt 3, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Okt 3, 2023 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned Okt 3, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: BigQuery Extended Capabilities
Earned Sep 29, 2023 EDT
The Modern Data Platform and LookML
Earned Sep 29, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Streaming Analytics
Earned Sep 28, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Analyze Data with Looker
Earned Sep 28, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Stream Data with Pub/Sub
Earned Sep 28, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataflow
Earned Sep 27, 2023 EDT
Driving Data Culture and Designing Dashboards
Earned Sep 26, 2023 EDT
Einführung in generative KI
Earned Sep 25, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned Sep 22, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Cloud Data Fusion Pipelines
Earned Sep 21, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataproc
Earned Sep 21, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Optimize in BigQuery
Earned Sep 19, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Design in BigQuery
Earned Sep 15, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Enable Google Cloud Customers
Earned Sep 14, 2023 EDT
Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud
Earned Sep 14, 2023 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Sep 10, 2023 EDT
Manage Data Models in Looker
Earned Sep 8, 2023 EDT
Understanding LookML in Looker
Earned Sep 6, 2023 EDT
Build LookML Objects in Looker
Earned Aug 30, 2023 EDT
Achieving Business Outcomes with Looker
Earned Aug 28, 2023 EDT
Applying Advanced LookML Concepts in Looker
Earned Aug 28, 2023 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen
Earned Aug 27, 2023 EDT
Looker Explained
Earned Aug 27, 2023 EDT
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
Earned Aug 27, 2023 EDT
Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten
Earned Aug 24, 2023 EDT
Developing Data Models with LookML
Earned Aug 21, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned Aug 17, 2023 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery
Earned Aug 16, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Aug 15, 2023 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights
Earned Aug 15, 2023 EDT
In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine.
This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
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This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators.
This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.
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This course takes a real-world approach to the ML Workflow through a case study. An ML team faces several ML business requirements and use cases. The team must understand the tools required for data management and governance and consider the best approach for data preprocessing.
The team is presented with three options to build ML models for two use cases. The course explains why they would use AutoML, BigQuery ML, or custom training to achieve their objectives.
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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. 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 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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This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.
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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.
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This course explores what ML is and what problems it can solve. The course also discusses best practices for implementing machine learning. You’re introduced to Vertex AI, a unified platform to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models.
The course discusses the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why it’s important to not skip them. The course ends with recognizing the biases that ML can amplify and how to recognize them.
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Data pipelines typically fall under one of the Extract and Load (EL), Extract, Load and Transform (ELT) or Extract, Transform and Load (ETL) paradigms. This course describes which paradigm should be used and when for batch data. Furthermore, this course covers several technologies on Google Cloud for data transformation including BigQuery, executing Spark on Dataproc, pipeline graphs in Cloud Data Fusion and serverless data processing with Dataflow. Learners get hands-on experience building data pipeline components on Google Cloud using Qwiklabs.
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This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.
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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.
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In diesem Kurs lernen Sie die KI- und ML-Angebote von Google Cloud für Projekte mit prädiktiver und generativer KI kennen. Dabei werden die Technologien, Produkte und Tools vorgestellt, die für den gesamten Lebenszyklus der Datenaufbereitung für KI verfügbar sind. Der Kurs umfasst KI‑Grundlagen, ‑Entwicklung und ‑Lösungen. Data Scientists, KI-Entwickler und ML-Engineers sollen in diesem Kurs ihre Fähigkeiten und Kenntnisse durch ansprechende Lernangebote sowie praxisorientierte Übungen erweitern.
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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.
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Earn a skill badge by completing the Create Conversational AI Agents with Dialogflow CX quest, where you will learn how to create a conversational virtual agent, including how to: define intents and entities, use versions and environments, create conversational branching, and use IVR features. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge quest, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
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This course is designed to teach you about roles, permission sets and model sets. These are areas that are used together to manage what users can do and what they can see in Looker.
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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
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Model experimentation and evaluation are critical steps in the journey to productionalize an LLM. This course introduces new tools that will help simplify these tasks.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, bei der Analyse von Kundendaten und der Prognose von Produktverkäufen unterstützen kann. Außerdem lernen Sie, wie Sie mithilfe von Kundendaten in BigQuery Neukunden identifizieren, kategorisieren und gewinnen können. In den praxisorientierten Labs erfahren Sie, wie Gemini Datenanalysen und Workflows für Machine Learning optimiert.
Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.
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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 migrating workloads from Hadoop environments to corresponding Google Cloud services and hosted products. The following will addressed will be: The Hadoop ecosystem and products Hadoop architecture and post migration architectures to Google Cloud Assessment Data transfer options Workload migrations, namely: Spark to Dataproc Serverless, Apache Oozie to Composer (Airflow), and Hive to BigQuery Security and governance Logging and Monitoring
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This course provides partners the skills required to scope, design and deploy Document AI solutions for enterprise customers utilizing use-cases from both the procurement and lending arenas.
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In this course, you'll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You'll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud's Vertex AI and Google Cloud databases.
Weitere Informationen
Earn the advanced skill badge by completing the Use Machine Learning APIs on Google Cloud course, where you learn the basic features for the following machine learning and AI technologies: Cloud Vision API, Cloud Translation API, and Cloud Natural Language API.
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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.
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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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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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(This course was previously named Multimodal Prompt Engineering with Gemini and PaLM) This course teaches how to use Vertex AI Studio, a Google Cloud console tool for rapidly prototyping and testing generative AI models. You learn to test sample prompts, design your own prompts, and customize foundation models to handle tasks that meet your application's needs. Whether you are looking for text, chat, code, image or speech generative experiences Vertex AI Studio offers you an interface to work with and APIs to integrate your production application.
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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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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Deep Learning ein Modell zur Bilduntertitelung erstellen. Sie lernen die verschiedenen Komponenten eines solchen Modells wie den Encoder und Decoder und die Schritte zum Trainieren und Bewerten des Modells kennen. Nach Abschluss dieses Kurses haben Sie folgende Kompetenzen erworben: Erstellen eigener Modelle zur Bilduntertitelung und Verwenden der Modelle zum Generieren von Untertiteln
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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.
Weitere Informationen
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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(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 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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This content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.
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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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
This course explores the Geographic Information Systems (GIS), GIS Visualization, and machine learning enhancements to BigQuery.
Weitere Informationen
This course provides an introduction to databases and summarized the differences in the main database technologies. This course will also introduce you to Looker and how Looker scales as a modern data platform. In the lessons, you will build and maintain standard Looker data models and establish the foundation necessary to learn Looker's more advanced features.
Weitere Informationen
This course explores how to implement a streaming analytics solution using Dataflow and BigQuery.
Weitere Informationen
This course explores how to leverage Looker to create data experiences and gain insights with modern business intelligence (BI) and reporting.
Weitere Informationen
This course explores how to implement a streaming analytics solution using Pub/Sub.
Weitere Informationen
This course continues to explore the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Dataflow.
Weitere Informationen
This course provides an iterative approach to plan, build, launch, and grow a modern, scalable, mature analytics ecosystem and data culture in an organization that consistently achieves established business outcomes. Users will also learn how to design and build a useful, easy-to-use dashboard in Looker. It assumes experience with everything covered in our Getting Started with Looker and Building Reports in Looker courses.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.
Weitere Informationen
This course continues to explore the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Cloud Data Fusion.
Weitere Informationen
This course explores the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Dataproc.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
Welcome to Design in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on schema design.
Weitere Informationen
This course discusses the key elements of Google's Data Warehouse solution portfolio and strategy.
Weitere Informationen
In this course, we define what machine learning is and how it can benefit your business. You'll see a few demos of ML in action and learn key ML terms like instances, features, and labels. In the interactive labs, you will practice invoking the pretrained ML APIs available as well as build your own Machine Learning models using just SQL with BigQuery ML.
Weitere Informationen
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. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Geschäftssituation anzuwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
Weitere Informationen
Complete the intermediate Manage Data Models in Looker skill badge to demonstrate skills in the following: maintaining LookML project health; utilizing SQL runner for data validation; employing LookML best practices; optimizing queries and reports for performance; and implementing persistent derived tables and caching policies. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge course, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
Weitere Informationen
In this quest, you will get hands-on experience with LookML in Looker. You will learn how to write LookML code to create new dimensions and measures, create derived tables and join them to Explores, filter Explores, and define caching policies in LookML.
Weitere Informationen
Complete the introductory Build LookML Objects in Looker skill badge to demonstrate skills in the following: building new dimensions and measures, views, and derived tables; setting measure filters and types based on requirements; updating dimensions and measures; building and refining Explores; joining views to existing Explores; and deciding which LookML objects to create based on business requirements.
Weitere Informationen
In this course, we’ll show you how organizations are aligning their BI strategy to most effectively achieve business outcomes with Looker. We'll follow four iterative steps: Plan, Build, Launch, Grow, and provide resources to take into your own services delivery to build Looker with the goal of achieving business outcomes.
Weitere Informationen
In this course, you will get hands-on experience applying advanced LookML concepts in Looker. You will learn how to use Liquid to customize and create dynamic dimensions and measures, create dynamic SQL derived tables and customized native derived tables, and use extends to modularize your LookML code.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo zum Kurs ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgendem Bereich nach: Erstellen und Bewerten von Machine-Learning-Modellen mit BigQuery ML, um Datenvorhersagen zu treffen. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Umgebung anzuwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
Weitere Informationen
By the end of this course, you should be able to articulate Looker's value propositions and what makes it different from other analytics tools in the market. You should also be able to explain how Looker works, and explain the standard components of successful service delivery.
Weitere Informationen
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. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Geschäftssituation anzuwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
Weitere Informationen
MMit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Filtern, Sortieren und Pivotieren von Daten, Zusammenführen der Ergebnisse von verschiedenen Looker-Explores sowie Verwenden von Funktionen und Operatoren zum Erstellen von Looker-Dashboards und ‑Berichten für Analyse und Visualisierung von Daten. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, wie Sie Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Umgebung anwenden. Absolvieren Sie diese Skill-Logo-Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
Weitere Informationen
This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
Weitere Informationen
In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
Weitere Informationen
The third course in this course series is Achieving Advanced Insights with BigQuery. Here we will build on your growing knowledge of SQL as we dive into advanced functions and how to break apart a complex query into manageable steps.
We will cover the internal architecture of BigQuery (column-based sharded storage) and advanced SQL topics like nested and repeated fields through the use of Arrays and Structs. Lastly we will dive into optimizing your queries for performance and how you can secure your data through authorized views.
After completing this course, enroll in the Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud course.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
This is the second course in the Data to Insights course series. Here we will cover how to ingest new external datasets into BigQuery and visualize them with Looker Studio. We will also cover intermediate SQL concepts like multi-table JOINs and UNIONs which will allow you to analyze data across multiple data sources.
Note: Even if you have a background in SQL, there are BigQuery specifics (like handling query cache and table wildcards) that may be new to you.
After completing this course, enroll in the Achieving Advanced Insights with BigQuery course.
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned Mär 12, 2024 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned Mär 6, 2024 EST
Production Machine Learning Systems
Earned Mär 1, 2024 EST
Machine Learning in the Enterprise
Earned Feb 27, 2024 EST
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten
Earned Feb 14, 2024 EST
Feature Engineering
Earned Feb 14, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
Earned Feb 12, 2024 EST
How Google Does Machine Learning
Earned Feb 6, 2024 EST
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud
Earned Jan 29, 2024 EST
Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud
Earned Jan 23, 2024 EST
Launching into Machine Learning
Earned Jan 19, 2024 EST
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud
Earned Jan 15, 2024 EST
ML-Lösungen mit Vertex AI erstellen und bereitstellen
Earned Jan 14, 2024 EST
DEPRECATED Create Conversational AI Agents with Dialogflow CX
Earned Jan 12, 2024 EST
Admin Roles and Folder Access
Earned Jan 10, 2024 EST
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned Dez 21, 2023 EST
Experimenting and Evaluating your Gen AI models
Earned Dez 20, 2023 EST
Gemini für Data Scientists und Analysts
Earned Dez 15, 2023 EST
Migrating Hadoop Workloads
Earned Dez 5, 2023 EST
Document AI
Earned Dez 1, 2023 EST
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications
Earned Nov 24, 2023 EST
Use Machine Learning APIs on Google Cloud
Earned Nov 14, 2023 EST
Implementing Generative AI with Vertex AI
Earned Nov 9, 2023 EST
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned Nov 7, 2023 EST
Introduction to CES and Conversational Agents
Earned Nov 7, 2023 EST
Building Gen AI Apps with Vertex AI: Prompting and Tuning
Earned Nov 3, 2023 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned Okt 31, 2023 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen
Earned Okt 23, 2023 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Okt 23, 2023 EDT
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Okt 22, 2023 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Okt 19, 2023 EDT
Search with AI Applications
Earned Okt 13, 2023 EDT
Einführung in Vertex AI Studio
Earned Okt 9, 2023 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI
Earned Okt 9, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Okt 9, 2023 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Okt 9, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned Okt 6, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Okt 3, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Okt 3, 2023 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned Okt 3, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: BigQuery Extended Capabilities
Earned Sep 29, 2023 EDT
The Modern Data Platform and LookML
Earned Sep 29, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Streaming Analytics
Earned Sep 28, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Analyze Data with Looker
Earned Sep 28, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Stream Data with Pub/Sub
Earned Sep 28, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataflow
Earned Sep 27, 2023 EDT
Driving Data Culture and Designing Dashboards
Earned Sep 26, 2023 EDT
Einführung in generative KI
Earned Sep 25, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned Sep 22, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Cloud Data Fusion Pipelines
Earned Sep 21, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataproc
Earned Sep 21, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Optimize in BigQuery
Earned Sep 19, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Design in BigQuery
Earned Sep 15, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Enable Google Cloud Customers
Earned Sep 14, 2023 EDT
Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud
Earned Sep 14, 2023 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Sep 10, 2023 EDT
Manage Data Models in Looker
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Understanding LookML in Looker
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Build LookML Objects in Looker
Earned Aug 30, 2023 EDT
Achieving Business Outcomes with Looker
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Applying Advanced LookML Concepts in Looker
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ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen
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Looker Explained
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Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
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Analyzing and Visualizing Data in Looker
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Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Aug 15, 2023 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights
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