Patsagorn Yuenyong
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Gold League
11520 points
機器學習簡介：語言處理
Earned Jun 14, 2024 EDT
建立及管理 AlloyDB 執行個體
Earned Jun 14, 2024 EDT
使用 Cloud Vision API 分析圖片
Earned Jun 12, 2024 EDT
使用 Natural Language API 分析情緒
Earned Jun 12, 2024 EDT
在 BigQuery 執行預測資料分析
Earned Jun 7, 2024 EDT
在 Looker 建構 LookML 物件
Earned Nov 4, 2022 EDT
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications
Earned Nov 2, 2022 EDT
運用 BigQuery ML 建立機器學習模型
Earned Nov 2, 2022 EDT
Machine Learning APIs
Earned Nov 1, 2022 EDT
基本概念：資料、機器學習和 AI
Earned Nov 1, 2022 EDT
使用 BigQuery 進行機器學習
Earned Oct 24, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Oct 24, 2022 EDT
在 BigQuery 執行預測資料分析
Earned Oct 16, 2022 EDT
運用 Cloud Run 開發無伺服器應用程式
Earned Apr 15, 2022 EDT
Baseline: Deploy & Develop
Earned Apr 14, 2022 EDT
DEPRECATED Language, Speech, Text, & Translation with Google Cloud APIs
Earned Apr 13, 2022 EDT
Google Cloud 必備知識
Earned Apr 12, 2022 EDT
透過 Google Cloud 建構網站
Earned Apr 10, 2022 EDT
DevOps 必備知識
Earned Apr 10, 2022 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Apr 9, 2022 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned Apr 8, 2022 EDT
大家都知道，機器學習是發展最快的科技領域之一， 而 Google Cloud Platform 在這方面功不可沒。 GCP 提供多種 API，凡是與機器學習相關的任務，幾乎都能處理。您將在本入門課程的 實驗室，實際演練機器學習技術 在語言處理方面的應用，學會如何從文中擷取實體資訊、 執行情緒和語法分析，並使用 Speech-to-Text API 轉錄語音。
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完成建立及管理 AlloyDB 執行個體技能徽章入門課程， 即可證明自己具備下列技能：執行主要 AlloyDB 作業 和工作、從 PostgreSQL 遷移至 AlloyDB、管理 AlloyDB 資料庫，以及 使用 AlloyDB 資料欄引擎加快數據分析查詢。
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完成使用 Cloud Vision API 分析圖片課程，即可獲得技能徽章。本課程說明如何運用 Cloud Vision API 執行各種工作，包括擷取圖片中的文字。
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完成「使用 Natural Language API 分析情緒」任務， 瞭解 API 如何從文字判斷情緒， 即可獲得技能徽章。
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完成在 BigQuery 執行預測資料分析技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：可匯入 CSV 和 JSON 檔案，在 BigQuery 建立資料集； 可運用 BigQuery 的強大功能與複雜的 SQL 分析概念，包括使用 BigQuery ML 根據足球賽事資料訓練出預期進球模型，評估世界盃進球的精彩程度。
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完成「在 Looker 建構 LookML 物件」技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能： 建立新的維度和測量指標、檢視畫面和衍生資料表；根據需求設定測量指標篩選器和類型； 更新維度和測量指標； 建構及調整「探索」；將檢視表彙整至現有「探索」；以及配合業務需求決定要建立哪些 LookML 物件。
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In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.
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完成「運用 BigQuery ML 建立機器學習模型」技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 可使用 BigQuery ML 建立及評估機器學習模型，並根據資料進行預測。
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It's no secret that machine learning is one of the fastest growing fields in tech, and Google Cloud has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning APIs by taking labs like Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API. Looking for a hands-on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? 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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大數據、機器學習和人工智慧 (AI) 是時下熱門的 電腦相關話題，但這些領域相當專業，就算想要入門 也難以取得教材或資料。幸好，Google Cloud 提供了此領域的多種服務，而且容易使用。 參加這堂入門課程，您就能踏出第一步， 開始學習運用 BigQuery、Cloud Speech API 以及 Video Intelligence 等工具。
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不想花費大把時間，想在幾分鐘內只靠 SQL，就建立好機器學習模型嗎？透過 BigQuery ML，資料分析師可以運用現有的 SQL 工具和技巧，建立、訓練、評估模型， 並使用模型進行預測，降低機器學習的使用門檻。在 本系列的實驗室，您會測試不同類型的模型，瞭解 優良模型應具備的條件。
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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. 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.
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完成在 BigQuery 執行預測資料分析技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：可匯入 CSV 和 JSON 檔案，在 BigQuery 建立資料集； 可運用 BigQuery 的強大功能與複雜的 SQL 分析概念，包括使用 BigQuery ML 根據足球賽事資料訓練出預期進球模型，評估世界盃進球的精彩程度。
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完成 運用 Cloud Run 開發無伺服器應用程式 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：整合 Cloud Run 和 Cloud Storage 以管理資料、 使用 Cloud Run 和 Pub/Sub 架構可復原的非同步系統、 使用 Cloud Run 建構 REST API 閘道，以及在 Cloud Run 建構及部署服務。
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In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.
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In this quest you will use a collection of Google APIs that are all related to language, and speech. You will use the Speech-to-Text API to transcribe an audio file into a text file, the Cloud Translation API to translate from one language to another, the Cloud Translation API to detect what language is being used and translate to a different language, the Natural Language API to classify text and analyze sentiment, and create synthetic speech.
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在這堂入門課程，您將實際練習使用 Google Cloud 的基礎工具和服務。本課程包含可選擇觀賞的影片， 針對實驗室涵蓋的概念提供更多背景資訊，協助您複習。「Google Cloud 必備知識」 是適合 Google Cloud 學員的第一堂課， 即使您尚未學習或不熟悉雲端知識， 也能從這堂課獲得實務經驗，並應用於第一項 Google Cloud 專案。不管是撰寫 Cloud Shell 指令 和部署第一部虛擬機器，還是在 Kubernetes Engine 或透過負載平衡執行應用程式， 「Google Cloud 必備知識」都是認識平台基本功能的最佳入門資源。
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完成透過 Google Cloud 建構網站技能徽章課程，即可獲得入門級技能徽章。 本課程以 Get Cooking in Cloud 系列影片為基礎， 涵蓋以下主題：在 Cloud Run 部署網站在 Compute Engine 託管網頁應用程式在 Google Kubernetes Engine 建立、 部署及擴充網站使用 Cloud Build 將單體式應用程式遷移至微服務架構
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透過 DevOps 取得 競爭優勢。DevOps 作業涵蓋組織與文化層面，目標為加速推送軟體、 提高服務穩定性，並為所有軟體相關人員 建立共同擁有權。這堂課程說明如何使用 Google Cloud 提高軟體推送功能的速度、穩定性、可用性和安全性。 開發運作研究與評估計畫已新增至 Google Cloud。想知道自己的團隊表現如何嗎？完成 這個五道選擇題的測驗就能知道答案！
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完成 在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 使用 Dataprep by Trifacta 清理資料、在 Dataflow 執行資料管道、在 Managed Service for Apache Spark 建立叢集和執行 Apache Spark 工作，以及呼叫機器學習 API，包含 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。
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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.
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