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在 Google Cloud 控制台中运用您的技能

Obumuneme Nwabude

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Vertex AI Studio 简介 Earned May 16, 2025 EDT
Cloud Storage 使用入门 Earned Sep 19, 2024 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Jan 18, 2024 EST
构建安全的 Google Cloud 网络 Earned Jan 11, 2024 EST
在 Google Cloud 上实施云安全基础措施 Earned Jan 10, 2024 EST
设置 Google Cloud 网络 Earned Jan 10, 2024 EST
在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施 Earned Jan 10, 2024 EST
开发 Google Cloud 网络 Earned Jan 9, 2024 EST
在 Google Cloud 上设置应用开发环境 Earned Jan 8, 2024 EST
为 Compute Engine 实现云负载均衡 Earned Jan 8, 2024 EST
利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理 Earned Jan 7, 2024 EST
Google Cloud 弹性基础设施：扩缩和自动化 Earned Dec 16, 2023 EST
使用 BigQuery 构建数据仓库 Earned Dec 15, 2023 EST
Google Cloud 重要基础设施：核心服务 Earned Dec 14, 2023 EST
Google Cloud 重要基础设施：基础 Earned Dec 14, 2023 EST
Google Workspace Essentials Earned Apr 7, 2020 EDT

本课程介绍 Vertex AI Studio，这是一种用于与生成式 AI 模型交互、围绕业务创意进行原型设计并在生产环境中落地的工具。通过沉浸式应用场景、富有吸引力的课程和实操实验，您将探索从提示到产品的整个生命周期，了解如何将 Vertex AI Studio 用于多模态 Gemini 应用、提示设计、提示工程和模型调优。本课程的目的在于帮助您利用 Vertex AI Studio，在自己的项目中充分发掘生成式 AI 的潜力。

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完成 Cloud Storage 使用入门这一技能徽章课程，赢取技能 徽章。学习如何创建 Cloud Storage 存储桶，如何 使用 Cloud Storage 命令行，以及如何使用存储桶锁定来保护 存储桶中的对象。

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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.

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完成构建安全的 Google Cloud 网络课程，赢取技能徽章。在此课程中，您将了解与网络有关的众多 资源，以便在 Google Cloud 上构建、扩缩和保护自己的应用。

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完成在 Google Cloud 上实施云安全基础措施技能徽章中级课程， 展示自己在以下方面的技能：使用 Identity and Access Management (IAM) 创建和分配角色； 创建和管理服务账号；跨虚拟私有云 (VPC) 网络实现专用连接； 使用 Identity-Aware Proxy 限制应用访问权限； 使用 Cloud Key Management Service (KMS) 管理密钥和加密数据；创建专用 Kubernetes 集群。

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完成设置 Google Cloud 网络课程，赢取技能徽章， 您将了解如何在 Google Cloud Platform 上执行基本的网络组建和管理任务 - 创建自定义网络、添加子网防火墙规则，然后创建虚拟机并测试 虚拟机之间相互通信时的延迟时间。

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完成在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施技能徽章中级课程， 展示您在以下方面的技能：在使用 Terraform 时遵循基础设施即代码 (IaC) 原则；利用 Terraform 配置 来预配和管理 Google Cloud 资源；管理有效状态（本地和远程）；以及将 Terraform 代码模块化，以方便重复使用和整理。

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完成开发 Google Cloud 网络课程，赢取技能徽章。在此课程中，您将学习 部署和监控应用的多种方法，包括执行以下任务的方法：探索 IAM 角色并添加/移除 项目访问权限、创建 VPC 网络、部署和监控 Compute Engine 虚拟机、 编写 SQL 查询、在 Compute Engine 中部署和监控虚拟机，以及使用 Kubernetes 通过多种部署方法部署应用。

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完成“在 Google Cloud 上设置应用开发环境”课程，赢取技能徽章；通过该课程，您将了解如何使用以下技术的基本功能来构建和连接以存储为中心的云基础设施： Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions 和 Pub/Sub。

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完成入门级技能徽章课程为 Compute Engine 实现云负载均衡，展示以下方面的技能： 在 Compute Engine 中创建和部署虚拟机 以及配置网络和应用负载均衡器。

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完成中级技能徽章课程利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理， 展示自己在以下方面的技能：利用 Dataprep by Trifacta 构建 BigQuery 数据转换流水线； 利用 Cloud Storage、Dataflow 和 BigQuery 构建提取、转换和加载 (ETL) 工作流； 以及利用 BigQuery ML 构建机器学习模型。

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这是一套自助式速成课程，向学员介绍 Google Cloud 提供的灵活全面的基础架构和平台服务。学员将通过一系列视频讲座、演示和实操实验，探索和部署各种解决方案元素，包括安全互连网络、负载均衡、自动扩缩、基础架构自动化和代管式服务。

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完成中级技能徽章课程使用 BigQuery 构建数据仓库，展示以下技能： 联接数据以创建新表、排查联接故障、使用并集附加数据、创建日期分区表， 以及在 BigQuery 中使用 JSON、数组和结构体。

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这门自助式速成课程向学员介绍 Google Cloud 提供的灵活全面的基础架构和平台服务，着重介绍了 Compute Engine。学员将通过一系列视频讲座、演示和动手实验，探索和部署各种解决方案元素，包括网络、系统和应用服务等基础架构组件。本课程的内容还包括如何部署实用的解决方案，包括客户提供的加密密钥、安全和访问权限管理、配额和结算，以及资源监控。

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这门自助式速成课程向学员介绍 Google Cloud 提供的灵活全面的基础架构和平台服务，其中着重介绍了 Compute Engine。学员将通过一系列视频讲座、演示和动手实验，探索和部署各种解决方案元素，包括网络、虚拟机和应用服务等基础架构组件。您将学习如何通过控制台和 Cloud Shell 使用 Google Cloud。您还将了解云架构师角色、基础架构设计方法以及虚拟网络配置和虚拟私有云 (VPC)、项目、网络、子网、IP 地址、路由及防火墙规则。

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Workspace is Google's collaborative applications platform, delivered from Google Cloud. In this introductory-level course you will get hands-on practice with Workspace’s core applications from a user perspective. Although there are many more applications and tool components to Workspace than are covered here, you will get experience with the primary apps: Gmail, Calendar, Sheets and a handful of others. Each lab can be completed in 10-15 minutes, but extra time is provided to allow self-directed free exploration of the applications.

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