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Yash Anchan

Membro dal giorno 2025

Campionato Diamante

7885 punti
Engineer AI Agents with Agent Development Kit (ADK) Earned mag 22, 2026 EDT
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Italiano Earned mag 17, 2026 EDT
Introduction to Responsible AI - Italiano Earned mag 17, 2026 EDT
Introduction to Large Language Models - Italiano Earned mag 17, 2026 EDT
Introduction to Generative AI - Italiano Earned mag 17, 2026 EDT
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud Earned feb 25, 2026 EST
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned feb 25, 2026 EST
Creazione di pipeline di dati in batch su Google Cloud Earned feb 13, 2026 EST
Modernizzazione di data lake e data warehouse con Google Cloud Earned dic 28, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned mar 2, 2025 EST

Complete the intermediate Engineer AI Agents with Agent Development Kit (ADK) skill badge by completing this course to demonstrate skills in the following: formulating real-world language model research problems; building a simple tokenizer; preparing a dataset for training a transformer language model; running the training loop of a small language model. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.

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Dal momento che l'uso dell'intelligenza artificiale e del machine learning nelle aziende continua a crescere, cresce anche l'importanza di realizzarli in modo responsabile. Molti sono scoraggiati dal fatto che parlare di IA responsabile può essere più facile che metterla in pratica. Se vuoi imparare come operativizzare l'IA responsabile nella tua organizzazione, questo corso fa per te. In questo corso scoprirai come Google Cloud ci riesce attualmente, oltre alle best practice e alle lezioni apprese, per fungere da framework per costruire il tuo approccio all'IA responsabile.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'IA responsabile, perché è importante e in che modo Google implementa l'IA responsabile nei propri prodotti. Introduce anche i 7 principi dell'IA di Google.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo che esplora cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i casi d'uso in cui possono essere utilizzati e come è possibile utilizzare l'ottimizzazione dei prompt per migliorare le prestazioni dei modelli LLM. Descrive inoltre gli strumenti Google per aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'AI generativa, come viene utilizzata e in che modo differisce dai tradizionali metodi di machine learning. Descrive inoltre gli strumenti Google che possono aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.

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Many traditional enterprises use legacy systems and apps that can't stay up-to-date with modern customer expectations. Business leaders often have to choose between maintaining their aging IT systems and investing in new products and services. This course explores these challenges and offers solutions to overcome them by using cloud technology. As part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

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Welcome learner! This is the first of five courses of the Google Cloud Data Analytics Certificate. Jump into the world of data analytics and cloud computing. Explore the data lifecycle in the cloud and gain a better understanding of the common tools used by data analysts.

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Le pipeline di dati in genere rientrano in uno dei paradigmi EL (Extract, Load), ELT (Extract, Load, Transform) o ETL (Extract, Transform, Load). Questo corso descrive quale paradigma dovrebbe essere utilizzato e quando per i dati in batch. Inoltre, questo corso tratta diverse tecnologie su Google Cloud per la trasformazione dei dati, tra cui BigQuery, l'esecuzione di Spark su Dataproc, i grafici della pipeline in Cloud Data Fusion e trattamento dati serverless con Dataflow. Gli studenti fanno esperienza pratica nella creazione di componenti della pipeline di dati su Google Cloud utilizzando Qwiklabs.

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I due componenti chiave di qualsiasi pipeline di dati sono costituiti dai data lake e dai data warehouse. In questo corso evidenzieremo i casi d'uso per ogni tipo di spazio di archiviazione e approfondiremo i dettagli tecnici delle soluzioni di data lake e data warehouse disponibili su Google Cloud. Inoltre, descriveremo il ruolo di un data engineer, illustreremo i vantaggi di una pipeline di dati di successo per le operazioni aziendali ed esamineremo i motivi per cui il data engineering dovrebbe essere eseguito in un ambiente cloud. Questo è il primo corso della serie Data engineering su Google Cloud. Dopo il completamento di questo corso, iscriviti al corso Creazione di pipeline di dati in batch su Google Cloud.

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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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