Google Data and Machine Learning

SONSTIGE SEMINARE

SV-1500

Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning

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Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning

Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen: Zweck und Wert der wichtigsten Produkte zu Big Data und maschinellem Lernen in der Google Cloud Platform erkennen Vorhandene MySQL- und Hadoop-/Pig-/Spark-/Hive-Arbeitslasten mit Cloud SQL und Cloud Dataproc auf die Google Cloud Platform migrieren Interaktive Datenanalysen mit BigQuery und Cloud Datalab ausführen Ein neuronales Netzwerk mit TensorFlow trainieren und verwenden ML-APIs verwenden Zwischen verschiedenen Produkten für die Datenverarbeitung auf der Google Cloud Platform auswählen

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650 € zzgl. MwSt.
(773,50 € inkl. MwSt.)

SV-1600

Data Engineering on Google Cloud Platform

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Data Engineering on Google Cloud Platform

Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen: Datenverarbeitungssysteme auf der Google Cloud Platform entwickeln Batch- und Streamingdaten durch die Implementierung von Autoscaling-Datenpipelines auf Cloud Dataflow verarbeiten Mit Google BigQuery Geschäftsinformationen aus extrem großen Datasets ableiten Modelle des maschinellen Lernens mit TensorFlow und Cloud ML trainieren, auswerten und mit ihnen Vorhersagen treffen Unstrukturierte Daten mit Spark und ML-APIs auf Cloud Dataproc nutzen Sofortige Informationsgewinnung aus Streamingdaten ermöglichen

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2600 € zzgl. MwSt.
(3.094,00 € inkl. MwSt.)

SV-1700

From Data to Insights with Google Cloud Platform

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From Data to Insights with Google Cloud Platform

Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen: Mithilfe der Analyse- und Visualisierungstools der Google Cloud Platform Erkenntnisse aus Daten ableiten Daten mit Google Cloud Dataprep in großem Maßstab laden, bereinigen und transformieren Daten mit Google Data Studio untersuchen und visualisieren Abfragen mit hoher Leistung schreiben, optimieren und Fehler darin beheben Mit vorkonfigurierten ML APIs für Bild- und Textverständnis üben ML-Modelle für die Klassifizierung und Prognose mithilfe von SQL mit BQML trainieren

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1950 € zzgl. MwSt.
(2.320,50 € inkl. MwSt.)

SV-1800

Advanced Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

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Advanced Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen: Geschäftliche Anwendungsfälle als ML-Problem definieren ML-Datasets erstellen, die Generalisierungen ermöglichen ML-Modelle mit TensorFlow implementieren Die Auswirkungen von Parametern des Gradientenverfahrens auf Genauigkeit, Trainingsgeschwindigkeit, Dichte und Generalisierung verstehen Verteilte TensorFlow-Modelle erstellen und operationalisieren Merkmale darstellen und transformieren

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3250 € zzgl. MwSt.
(3.867,50 € inkl. MwSt.)

SV-1900

Analyzing and Visualizing Data with Looker

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Analyzing and Visualizing Data with Looker

Definition von Looker und der Möglichkeiten, die es für die Arbeit mit Daten bietet die vier wichtigsten analytischen Konzepte in Looker zu erklären (Dimensionen, Kennzahlen, Filter, Pivots) Verwenden Sie Dimensionen, Kennzahlen, Filter und Pivots, um Daten zu analysieren und zu visualisieren. Sofortige Erstellung erweiterter Metriken mit Tabellenberechnungen Erstellen und teilen Sie Visualisierungen mit Looks und Dashboards die Verwendung von Ordnern und Boards in Looker zur Verwaltung und Organisation von Inhalten diskutieren

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650 € zzgl. MwSt.
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SV-2000

Developing Data Models with LookML

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Definieren Sie die grundlegenden Begriffe und Bausteine von LookML Ändern von LookML-Projekten mit Hilfe der integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) von Looker und der Projektversionskontrolle Erstellen Sie Dimensionen und Kennzahlen, um Datenattribute zu sammeln, die von Geschäftsanwendern verwendet werden. Erstellen und Entwerfen von Explores, um Daten für Geschäftsanwender zugänglich zu machen Sofortige Erstellung neuer Tabellen mit abgeleiteten Tabellen Optimierung der Leistung von SQL-Abfragen mit Caching und Datengruppen in Looker

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SV-2100

Serverless Data Processing with Dataflow

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Serverless Data Processing with Dataflow

Zeigen Sie, wie Apache Beam und Dataflow zusammenarbeiten, um die Datenverarbeitungsanforderungen Ihres Unternehmens zu erfüllen. Fassen Sie die Vorteile des Beam Portability Frameworks zusammen und aktivieren Sie es für Ihre Dataflow-Pipelines. Aktivieren Sie Shuffle und Streaming Engine für Batch- bzw. Streaming-Pipelines, um maximale Leistung zu erzielen. Ermöglichen Sie eine flexible Ressourcenplanung für eine kosteneffizientere Leistung. Wählen Sie die richtige Kombination von IAM-Berechtigungen für Ihren Dataflow-Auftrag. Umsetzung bewährter Verfahren für eine sichere Datenverarbeitungsumgebung. Wählen Sie die E/A Ihrer Wahl für Ihre Dataflow-Pipeline aus und stimmen Sie sie ab. Verwenden Sie Schemata, um Ihren Beam-Code zu vereinfachen und die Leistung Ihrer Pipeline zu verbessern. Entwickeln Sie eine Beam-Pipeline mit SQL und DataFrames. Überwachung, Fehlerbehebung, Tests und CI/CD für Dataflow-Pipelines.

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SV-2200

Machine Learning on Google Cloud

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Mit Vertex AI AutoML können Sie ein maschinelles Lernmodell erstellen, trainieren und bereitstellen, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Verstehen Sie, wann Sie AutoML und Big Query ML verwenden sollten. Erstellen Sie von Vertex AI verwaltete Datensätze. Features zu einem Feature Store hinzufügen. Beschreiben Sie Analytics Hub, Dataplex, Data Catalog. Beschreiben Sie das Hyperparameter-Tuning mit Vertex Vizier und wie es zur Verbesserung der Modellleistung eingesetzt werden kann. Erstellen Sie ein benutzerverwaltetes Vertex AI Workbench-Notizbuch, erstellen Sie einen benutzerdefinierten Trainingsauftrag und stellen Sie ihn dann mithilfe eines Docker-Containers bereit. Beschreiben Sie Batch- und Online-Vorhersagen und die Modellüberwachung. Beschreiben Sie, wie Sie die Datenqualität verbessern können. Führen Sie eine explorative Datenanalyse durch. Erstellen und trainieren Sie überwachte Lernmodelle. Optimieren und bewerten Sie Modelle mit Hilfe von Verlustfunktionen und Leistungsmetriken. Erstellen Sie wiederholbare und skalierbare Trainings-, Evaluierungs- und Testdatensätze. Implementierung von ML-Modellen mit TensorFlow/Keras. Beschreiben Sie, wie man Merkmale darstellt und umwandelt. Verstehen Sie die Vorteile der Anwendung von Feature Engineering Erklären Sie Vertex AI Pipelines

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SV-2300

Customer Experiences with Contact Center AI – Dialogflow ES

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Customer Experiences with Contact Center AI – Dialogflow ES

Definieren Sie, was Contact Center AI (CCAI) ist und was sie für Contact Center leisten kann. Erklären Sie, wie Dialogflow in Contact-Center-Anwendungen eingesetzt werden kann. Beschreiben Sie, wie natürliches Sprachverständnis (NLU) verwendet wird, um Dialogflow-Konversationen zu ermöglichen. Implementierung eines virtuellen Chat-Agenten mit Dialogflow ES. Beschreiben Sie, wie natürliches Sprachverständnis (NLU) verwendet wird, um Dialogflow-Konversationen zu ermöglichen. Beschreiben Sie die Möglichkeiten zur Speicherung von Parametern und zur Erfüllung von Benutzeranfragen. Beschreiben Sie, wie man virtuelle Agenten in der Produktion einsetzt. Ermittlung bewährter Verfahren für die Entwicklung virtueller Agenten in Dialogflow ES. Identifizieren Sie Schlüsselaspekte wie Sicherheit und Compliance im Kontext von Contact Centern.

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SV-2400

Customer Experiences with Contact Center AI - Dialogflow CX

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Customer Experiences with Contact Center AI - Dialogflow CX

Definieren Sie, was Contact Center AI (CCAI) ist und was sie für Contact Center leisten kann. Erklären Sie, wie Dialogflow in Contact-Center-Anwendungen eingesetzt werden kann. Beschreiben Sie, wie natürliches Sprachverständnis (NLU) verwendet wird, um Dialogflow-Konversationen zu ermöglichen. Implementierung eines virtuellen Chat-Agenten mit Dialogflow CX. Beschreiben Sie, wie natürliches Sprachverständnis (NLU) verwendet wird, um Dialogflow-Konversationen zu ermöglichen. Beschreiben Sie die Möglichkeiten zur Speicherung von Parametern und zur Erfüllung von Benutzeranfragen. Beschreiben Sie, wie man virtuelle Agenten in der Produktion einsetzt. Identifizieren Sie Best Practices für die Entwicklung virtueller Agenten in Dialogflow CX. Identifizieren Sie Schlüsselaspekte wie Sicherheit und Compliance im Kontext von Contact Centern.

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SV-2500

Data Warehousing with BigQuery: Storage Design, Query Optimization, and Administration

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Data Warehousing with BigQuery: Storage Design, Query Optimization, and Administration

Beschreiben Sie die Grundlagen der BigQuery-Architektur. Implementierung von Speicher- und Schemaentwurfsmustern zur Verbesserung der Leistung. Verwenden Sie DML und planen Sie Datenübertragungen zum Einlesen von Daten. Anwendung bewährter Verfahren zur Verbesserung der Leseeffizienz und Optimierung der Abfrageleistung. Verwalten Sie Kapazitäten und automatisieren Sie Arbeitslasten. Verstehen von Mustern und Anti-Mustern zur Optimierung von Abfragen und Verbesserung der Leseleistung. Verwenden Sie Protokollierungs- und Überwachungstools, um Nutzungsmuster zu verstehen und zu optimieren. Anwendung bewährter Sicherheitsverfahren zur Verwaltung von Daten und Ressourcen. Erstellen und Bereitstellen verschiedener Kategorien von Modellen für maschinelles Lernen mit BigQuery ML.

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SV-2600

Understanding Cloud Spanner

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Erstellen Sie skalierbare, verwaltete, relationale Datenbanken mit Google Cloud Spanner Erstellen und Verwalten von Spanner-Datenbanken mithilfe von CLI, Terraform, Python-API und der Cloud-Konsole Optimierung von relationalen Datenbankschemata für das verteilte Datenbankmodell von Spanner Nutzung der Google Cloud-Tools für die Verwaltung von Spanner-Datenbanken und die Datenverwaltung Programmieren und Ausführen von Abfragen und Transaktionen mit der Spanner-API Integrieren Sie Spanner in Ihre Anwendungen

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SV-2700

Vertex Forecasting and Time Series in Practice

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Vertex Forecasting and Time Series in Practice

Verstehen der Schlüsselkonzepte und der Anwendungen eines Sequenzmodells, von Zeitreihen und Prognosen. Identifizieren Sie die Optionen zur Entwicklung eines Prognosemodells auf Google Cloud. Beschreiben Sie den End-to-End-Workflow zur Entwicklung eines Prognosemodells mit Vertex AI. Vorbereitung von Daten (einschließlich Ingestion und Feature Engineering) unter Verwendung von BigQuery und von Vertex verwalteten Datensätzen. Trainieren Sie ein Prognosemodell und bewerten Sie die Leistung mit Hilfe von AutoML. Einsatz und Überwachung eines Prognosemodells mit Hilfe von Vertex AI Pipelines. Erstellen Sie eine durchgängige Prognoselösung unter Verwendung eines Einzelhandelsdatensatzes.

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SV-2800

Migrating Snowflake Users to BigQuery

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Vergleich der Architektur und Bereitstellung von Ressourcen in Snowflake und BigQuery Konfigurieren von Datensätzen und Tabellen in BigQuery Zuordnung von Datentypen in Snowflake zu Datentypen in BigQuery Mapping und Optimierung von Schemata von Snowflake auf BigQuery SQL-Übersetzung von Snowflake zu BigQuery

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SV-2900

Migrating Amazon Redshift Users to BigQuery

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Migrating Amazon Redshift Users to BigQuery

Vergleich der Architektur und Bereitstellung von Ressourcen in Amazon Redshift und BigQuery Konfigurieren von Datensätzen und Tabellen in BigQuery Abbildung von Datentypen in Amazon Redshift auf Datentypen in BigQuery Abbilden und Optimieren von Schemata von Amazon Redshift auf BigQuery SQL-Übersetzung von Amazon Redshift zu BigQuery

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SV-3000

Looker Developer Deep Dive

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Anpassen und inkrementelles Aktualisieren von SQL- und nativen abgeleiteten Tabellen Einbindung von Liquid für dynamisches SQL, Formatierung, Filter mit Vorlagen und Parameter in Looker Verwenden Sie Erweiterungen und Verfeinerungen in Looker, um Ihre LookML zu modularisieren und zu organisieren Fehlersuche im LookML-Code und Verbesserung der Leistung Anwendung bewährter Looker-Verfahren auf Ihre LookML-Projekte Verwalten von Looker-Bereitstellungen mit DevOps-Verfahren Looker-Inhalte in Webanwendungen einbetten

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SV-3200

Introduction to Responsible AI in Practice

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Introduction to Responsible AI in Practice

Überblick über die Grundsätze und Praktiken von Responsible AI Implementierung von Verfahren zur Überprüfung auf unlautere Verzerrungen in Modellen des maschinellen Lernens Erforschung von Techniken zur Interpretation des Verhaltens von Modellen des maschinellen Lernens in einer für den Menschen verständlichen Weise Schaffung von Prozessen, die den Schutz sensibler Daten in Anwendungen für maschinelles Lernen gewährleisten Verstehen von Techniken zur Gewährleistung der Sicherheit generativer KI-gestützter Anwendungen

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MARTIN HEUBECK

Sales Gruppenseminare und Inhouse Standard
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FAYZULLAKHON UMAROV

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MEINUNGEN

Beim Seminar habe ich die tolle Atmosphäre mit dem Dozenten und den Seminarteilnehmern sehr geschätzt. Die kleine Teilnehmerzahl ließ zudem viel Raum für Fragen.

Frau Jäger, SBK Siemens-Betriebskrankenkasse

Das Seminar wurde in einer kleinen Gruppe durchgeführt und dadurch kam es zu einer intensiven Betreuung aller Teilnehmer.

Herr Gabriel, Airbus DS Airborne Solutions GmbH, Bremen

Das Seminar war sehr aufschlussreich und interessant. Die Referentin hat eine sehr angenehme Art der Wissensvermittlung.

Frau Müller, Carl Zeiss AG, Oberkochen

Ich kann das Training nur weiterempfehlen. Der Dozent hat mir gute Tools mitgegeben, die ich wöchentlich nutze. Er ist ein sehr angenehmer Trainer. Er hat also meine Erwartungen übertroffen.

Frau Parmentier, BSH Hausgeräte GmbH, München