{"course":{"productid":33846,"modality":1,"active":true,"language":"de","title":"Google Cloud Fundamentals for Researchers","productcode":"GCFR","vendorcode":"GO","vendorname":"Google","fullproductcode":"GO-GCFR","courseware":{"has_ekit":false,"has_printkit":true,"language":""},"url":"https:\/\/portal.flane.ch\/course\/google-gcfr","objective":"<ul>\n<li>Verst&auml;ndnis der in Google Cloud verf&uuml;gbaren Produkte f&uuml;r die Forschung<\/li><li>Laden unstrukturierter und strukturierter Daten in Google Cloud<\/li><li>Verwaltung des Zugriffs und Freigabe Ihrer Daten in Google Cloud<\/li><li>Verstehen Sie Kosten auf Google Cloud<\/li><li>Nutzung von Jupyter Notebook-Umgebungen in Vertex AI Workbench<\/li><li>Nutzung von L&ouml;sungen f&uuml;r maschinelles Lernen in der Google Cloud<\/li><\/ul>","essentials":"<p>Kenntnisse in einem oder mehreren der folgenden Bereiche werden empfohlen, sind aber nicht erforderlich:\n<\/p>\n<ul>\n<li>Grundkenntnisse &uuml;ber Datentypen und SQL<\/li><li>Grundlegende Programmierkenntnisse<\/li><li>Modelle des maschinellen Lernens wie &uuml;berwachte und nicht &uuml;berwachte Modelle<\/li><\/ul>","audience":"<p>Einf&uuml;hrungsschulung f&uuml;r Forscher, die Google Cloud f&uuml;r die Erfassung, Verwaltung und Nutzung ihrer Daten nutzen m&ouml;chten.<\/p>","outline":"<h4>Modul 1 - Google Cloud-Demos f&uuml;r Forscher<\/h4><ul>\n<li>Demo: Bereitstellung virtueller Maschinen der Compute Engine<\/li><li>Demo: Abfrage von einer Milliarde Datenzeilen in Sekunden mit BigQuery<\/li><li>Demo: Trainieren eines benutzerdefinierten Bildverarbeitungsmodells mit AutoML Vision<\/li><\/ul><h4>Modul 2 - Google Project-Konzepte<\/h4><ul>\n<li>Organisieren von Ressourcen in Google Cloud<\/li><li>Kontrolle des Zugangs zu Projekten und Ressourcen<\/li><li>Kosten- und Rechnungsmanagement<\/li><\/ul><h4>Modul 3 - Datenverarbeitung und Speicherung in der Google Cloud<\/h4><ul>\n<li>Interaktion mit Google Cloud<\/li><li>Erstellen und Verwalten von Cloud Storage Buckets<\/li><li>Virtuelle Maschinen der Compute Engine<\/li><li>Die Kosten der Datenverarbeitung verstehen<\/li><li>Einf&uuml;hrung in HPC auf Google Cloud<\/li><li>&Uuml;bung 1: Erstellen und Verwalten einer virtuellen Maschine (Linux) und eines Cloud-Speichers<\/li><\/ul><h4>Modul 4 - BigQuery<\/h4><ul>\n<li>BigQuery-Grundlagen<\/li><li>Abfrage &ouml;ffentlicher Datens&auml;tze<\/li><li>Importieren und Exportieren von Daten in BigQuery<\/li><li>Verbinden mit Looker Studio<\/li><li>&Uuml;bung 3: Grundlagen von BigQuery und Looker Studio<\/li><\/ul><h4>Modul 5 - Vertex AI Notebooks<\/h4><ul>\n<li>Freigabe von APIs und Diensten<\/li><li>Vertex AI<\/li><li>Vertex-Workbench<\/li><li>Verbinden von Jupyter-Notebooks mit BigQuery<\/li><li>&Uuml;bung 4: Interaktion mit BigQuery mit Python und R in Jupyter Notebooks<\/li><\/ul><h4>Modul 6 - Maschinelles Lernen<\/h4><ul>\n<li>Arten von ML innerhalb von Google Cloud<\/li><li>Vorgefertigte ML-APIs<\/li><li>Vertex AI AutoML<\/li><li>BigQuery ML<\/li><li>&Uuml;bung 5: Optionale &Uuml;bungen (zum Mitnehmen), aus denen Sie w&auml;hlen k&ouml;nnen:<ul>\n<li>Extrahieren, Analysieren und &Uuml;bersetzen von Text aus Bildern mit den Cloud ML APIs<\/li><li>Identifizieren Sie besch&auml;digte Autoteile mit Vertex AutoML Vision<\/li><li>Erste Schritte mit BigQuery Machine Learning<\/li><\/ul><\/li><\/ul>","comments":"<p><em>Dieser Text wurde automatisiert &uuml;bersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class=\"cms-link-marked\"><a class=\"fl-href-prod\" href=\"\/swisscom\/en\/course\/google-gcfr\"><svg role=\"img\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-nosnippet class=\"cms-linkmark\"><use xlink:href=\"\/css\/img\/icnset-linkmarks.svg#linkmark\"><\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"<p>In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie verschiedene Tools in der Google Cloud nutzen k&ouml;nnen, um Ihre Daten zu erfassen, zu verwalten und zu nutzen, um Erkenntnisse f&uuml;r Ihre Forschung zu gewinnen. Sie erhalten eine Einf&uuml;hrung in die Tools, die von Forschern in der Google Cloud verwendet werden. Anschliessend lernen Sie, wie Sie Ihre unstrukturierten und strukturierten Daten in Cloud Storage bzw. BigQuery einlesen. Als n&auml;chstes lernen Sie, wie Sie Ihre Daten kuratieren und die Kosten in Google Cloud verstehen k&ouml;nnen. Schliesslich lernen Sie, wie Sie Notebook-Umgebungen und andere Google Cloud-Tools f&uuml;r deskriptive und pr&auml;diktive Analysen nutzen k&ouml;nnen.<\/p>","objective_plain":"- Verst\u00e4ndnis der in Google Cloud verf\u00fcgbaren Produkte f\u00fcr die Forschung\n- Laden unstrukturierter und strukturierter Daten in Google Cloud\n- Verwaltung des Zugriffs und Freigabe Ihrer Daten in Google Cloud\n- Verstehen Sie Kosten auf Google Cloud\n- Nutzung von Jupyter Notebook-Umgebungen in Vertex AI Workbench\n- Nutzung von L\u00f6sungen f\u00fcr maschinelles Lernen in der Google Cloud","essentials_plain":"Kenntnisse in einem oder mehreren der folgenden Bereiche werden empfohlen, sind aber nicht erforderlich:\n\n\n\n- Grundkenntnisse \u00fcber Datentypen und SQL\n- Grundlegende Programmierkenntnisse\n- Modelle des maschinellen Lernens wie \u00fcberwachte und nicht \u00fcberwachte Modelle","audience_plain":"Einf\u00fchrungsschulung f\u00fcr Forscher, die Google Cloud f\u00fcr die Erfassung, Verwaltung und Nutzung ihrer Daten nutzen m\u00f6chten.","outline_plain":"Modul 1 - Google Cloud-Demos f\u00fcr Forscher\n\n\n- Demo: Bereitstellung virtueller Maschinen der Compute Engine\n- Demo: Abfrage von einer Milliarde Datenzeilen in Sekunden mit BigQuery\n- Demo: Trainieren eines benutzerdefinierten Bildverarbeitungsmodells mit AutoML Vision\nModul 2 - Google Project-Konzepte\n\n\n- Organisieren von Ressourcen in Google Cloud\n- Kontrolle des Zugangs zu Projekten und Ressourcen\n- Kosten- und Rechnungsmanagement\nModul 3 - Datenverarbeitung und Speicherung in der Google Cloud\n\n\n- Interaktion mit Google Cloud\n- Erstellen und Verwalten von Cloud Storage Buckets\n- Virtuelle Maschinen der Compute Engine\n- Die Kosten der Datenverarbeitung verstehen\n- Einf\u00fchrung in HPC auf Google Cloud\n- \u00dcbung 1: Erstellen und Verwalten einer virtuellen Maschine (Linux) und eines Cloud-Speichers\nModul 4 - BigQuery\n\n\n- BigQuery-Grundlagen\n- Abfrage \u00f6ffentlicher Datens\u00e4tze\n- Importieren und Exportieren von Daten in BigQuery\n- Verbinden mit Looker Studio\n- \u00dcbung 3: Grundlagen von BigQuery und Looker Studio\nModul 5 - Vertex AI Notebooks\n\n\n- Freigabe von APIs und Diensten\n- Vertex AI\n- Vertex-Workbench\n- Verbinden von Jupyter-Notebooks mit BigQuery\n- \u00dcbung 4: Interaktion mit BigQuery mit Python und R in Jupyter Notebooks\nModul 6 - Maschinelles Lernen\n\n\n- Arten von ML innerhalb von Google Cloud\n- Vorgefertigte ML-APIs\n- Vertex AI AutoML\n- BigQuery ML\n- \u00dcbung 5: Optionale \u00dcbungen (zum Mitnehmen), aus denen Sie w\u00e4hlen k\u00f6nnen:\n- Extrahieren, Analysieren und \u00dcbersetzen von Text aus Bildern mit den Cloud ML APIs\n- Identifizieren Sie besch\u00e4digte Autoteile mit Vertex AutoML Vision\n- Erste Schritte mit BigQuery Machine Learning","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie verschiedene Tools in der Google Cloud nutzen k\u00f6nnen, um Ihre Daten zu erfassen, zu verwalten und zu nutzen, um Erkenntnisse f\u00fcr Ihre Forschung zu gewinnen. Sie erhalten eine Einf\u00fchrung in die Tools, die von Forschern in der Google Cloud verwendet werden. Anschliessend lernen Sie, wie Sie Ihre unstrukturierten und strukturierten Daten in Cloud Storage bzw. BigQuery einlesen. Als n\u00e4chstes lernen Sie, wie Sie Ihre Daten kuratieren und die Kosten in Google Cloud verstehen k\u00f6nnen. 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