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Gemini for end-to-end SDLC
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 5
- 4 Wiederholungen
With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
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Unsere erfahrenen Lehrkräfte vermitteln dir in kurzen Videos wichtige Kompetenzen. Du vertiefst dein neues Wissen anschließend in interaktiven Übungen direkt im Browser.
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With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
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It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
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You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.
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It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
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Lerne, die Bezeichnungen von Knoten in Netzwerken mithilfe von Netzwerk-Lernen und durch das Extrahieren beschreibender Merkmale aus dem Netzwerk vorherzusagen.
Probabilistik & Statistik
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Wende grundlegende Konzepte der Netzwerkanalyse auf große reale Datensätze in 4 verschiedenen Fallstudien an.
Probabilistik & Statistik
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A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
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This course introduces you to the core features and functionalities of Gemini Code Assist, an AI-powered app development collaborator for Google Cloud.
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Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
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In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, and more in an interactive capstone project.
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Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
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Use Agent Search on Gemini Enterprise Agent Platform to provide your website users a generative search experience.
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This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices.
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Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
Künstliche Intelligenz
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Develop the judgment to use AI safely, ethically, and responsibly in your work.
Künstliche Intelligenz
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Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
Künstliche Intelligenz
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Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
Künstliche Intelligenz
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Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
Künstliche Intelligenz
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Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
Künstliche Intelligenz
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Learn to build agentic systems using LangGraph.
Künstliche Intelligenz
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Understand what drives the cost of every AI conversation, and build habits that get more out of your plan without giving up quality.
Künstliche Intelligenz
Bei Data Science handelt es sich um ein Fachgebiet, das sich auf die Gewinnung von Informationen aus Daten konzentriert. Mit Programmierkenntnissen, wissenschaftlichen Methoden, Algorithmen etc. analysieren Data Scientists Daten, um praktische Erkenntnisse zu gewinnen.
Du musst eine Programmiersprache wie Python oder R lernen und die Grundlagen der Mathematik und Statistik beherrschen. Kenntnisse über Datenanalysemethoden und Data-Science-Tools sind auch wichtig. Es gibt viele Möglichkeiten, Data Science zu lernen. Neben formalen Bildungswegen wie einem Studium gibt es viele andere Ressourcen, mit denen du in deinem eigenen Tempo lernen kannst. Neben Online-Kursen und Tutorials gibt es Bücher, Videos und vieles mehr.
Neben Kenntnissen in Mathematik und Statistik benötigen Data Scientists Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python, R und SQL. Darüber hinaus erfordert Data Science den Umgang mit großen Datensätzen sowie Kenntnisse in Datenvisualisierung, Data Wrangling und Datenbankmanagement. Auch Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning sind nützlich.
In nahezu jeder Branche kann Data Science in mehr oder weniger großem Umfang nützlich sein. Organisationen im Gesundheitswesen können mithilfe von Data Science Krankheiten besser erkennen und heilen, während Finanzunternehmen sie nutzen, um Betrug zu erkennen und zu verhindern. Darüber hinaus kommt Data Science branchenübergreifend im Marketing zum Einsatz, etwa beim Aufbau von Empfehlungssystemen und bei der Analyse der Kundenabwanderung.
Ja, Data Science gehört zu den am schnellsten wachsenden Bereichen weltweit. Damit verbundene Berufe gehören zu den am besten bezahlten überhaupt. Laut Daten von Payscale verdienen erfahrene Data Scientists in den USA durchschnittlich 97.609 US-Dollar im Jahr bei gleichzeitig hoher Jobzufriedenheit.
Hierbei gibt es einiges zu beachten. Für einen Abschluss im Bereich Data Science sind oftmals durchweg gute Leistungen erforderlich. Darüber hinaus sind für das Entwickeln vieler Data-Science-Fähigkeiten ein intensives Studium und Geduld nötig. Es kann mehrere Monate dauern, bis man alle notwendigen Grundlagen beherrscht und praktische Erfahrung gesammelt hat, um sich eine Einstiegsposition zu sichern.
Ja, du benötigst Programmiererfahrung in Sprachen wie Python, R, SQL, Java und C/C++. Aufgrund ihrer relativ einfachen Syntax wird die Programmiersprache Python von Einsteigern oft bevorzugt.
Eine Person ohne vorherige Programmiererfahrung und/oder mathematischen Hintergrund benötigt in der Regel sieben bis zwölf Monate intensiven Studiums, bis sie auf einem soliden Einstiegsniveau im Bereich Data Science ist. Dabei ist zusätzlich zu beachten, dass ausschließlich theoretische Grundlagen nicht ausreichen, um in diesem Bereich praktisch zu arbeiten.
Sobald du die Grundlagen der Datenwissenschaft beherrschst, kannst du dich in verschiedenen Bereichen spezialisieren, darunter Machine Learning, künstliche Intelligenz, Big-Data-Analyse, Business Analytics und Business Intelligence, Data Mining und mehr.
Mit unseren Kursen für Mobilgeräte und täglichen Programmier-Challenges erweiterst du deine Datenkompetenz von unterwegs.