這是 Google Cloud 資料分析專業證書五堂課程中的第一堂。在本課程中，您將瞭解雲端資料分析領域的定義，並說明雲端資料分析師在資料擷取、儲存、處理和視覺化方面的角色與職責。您將瞭解 BigQuery 和 Cloud Storage 等 Google Cloud 工具的架構，以及如何運用這些工具有效組織、呈現及彙整資料。
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「生成式 AI 代理：實現組織轉型」是 Gen AI Leader 學習路徑的第五堂也是最後一堂課程。本課程將探討組織如何運用自訂生成式 AI 代理，解決特定的業務難題。您將動手練習建構基本的生成式 AI 代理，同時探索這類代理的各種元件，例如模型、推論迴圈和工具。
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「生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式」是 Generative AI Leader 學習路徑的第四門課程。本課程將介紹 Google 的生成式 AI 應用程式,例如 Gemini for Workspace 和NotebookLM,也會引導您瞭解各種概念,像是建立基準、檢索增強生成、建構有效的提示詞,以及打造自動化工作流程等。
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「生成式 AI：掌握幕後技術與環境」是 Generative AI Leader 學習路徑的第三門課程。生成式 AI 正在改變我們的工作方式,以及我們如何與周遭的世界互動。身為領導者,您要如何駕馭 AI 強大的功能,創造實際業務成果?在本課程中,您將認識建構生成式 AI 解決方案時的各個層面、Google Cloud 產品,以及選擇解決方案時應考量的因素。
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完成「使用 Google Data Cloud 共用資料」課程，即可獲得技能徽章。 在本課程中，您會透過 Google Cloud 資料共用合作夥伴， 使用專屬資料集進行數據分析， 獲得豐富的實務經驗。客戶訂閱這類資料後，即可在自家平台查詢， 並用自己的資料集補強。此外，也能使用圖表 工具，打造客戶專用的資訊主頁。
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The course explores advanced services such as machine learning, and operational topics such as application deployment, monitoring, and troubleshooting.
In addition, we’ll introduce GDC software upgrades, logging, billing, and cost monitoring.
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The course examines service resources or workload components that exist in projects. You’ll learn about Kubernetes in GDC, Artifact Registry, GDC Object Storage, Database Service, Networking, and Key Management and Security.
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This course provides an introduction to the GDC platform—which enables you to host, control, and manage infrastructure and services directly on your premises.
GDC air-gapped is one component of Google Distributed Cloud offering which aligns to Google’s digital sovereignty vision. It supports public-sector customers and commercial entities that have strict data residency, security or privacy requirements.
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This quiz tests your GDC Air-Gapped Security Operator Fundamental knowledge.
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This quiz tests your GDC Air-Gapped Practitioner Fundamentals knowledge.
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「Google Cloud 基礎知識：核心基礎架構」介紹了在使用 Google Cloud 時會遇到的重要概念和術語。本課程會透過影片和實作實驗室，介紹並比較 Google Cloud 的多種運算和儲存服務，同時提供重要的資源和政策管理工具。
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本課程針對評估生成式和預測式 AI 模型，向機器學習從業人員介紹相關的基礎工具、技術和最佳做法。模型評估是機器學習的重要領域，確保這類系統能在正式環境中提供可靠、準確且成效優異的結果。
學員將深入瞭解多種評估指標與方法，以及適用於不同模型類型和工作的應用方式。此外，也會特別介紹生成式 AI 模型帶來的獨特難題，並提供有效的應對策略。透過 Google Cloud Vertex AI 平台，學員將瞭解在模型挑選、最佳化和持續監控方面，該如何導入穩健的評估程序。
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本課程旨在提供必要的知識和工具，協助您探索機器學習運作團隊在部署及管理生成式 AI 模型時面臨的獨特挑戰，並瞭解 Vertex AI 如何幫 AI 團隊簡化機器學習運作程序，打造成效非凡的生成式 AI 專案。
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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助您透過 Google Cloud 使用 Google 產品和服務，開發、測試、部署及管理應用程式。有了 Gemini 的協助，您會學到如何開發和建構網頁應用程式、修正應用程式中的錯誤、開發測試及查詢資料。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何改良軟體開發生命週期 (SDLC)。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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完成使用 Google Cloud Managed Service for Prometheus 監控環境技能徽章課程，學習透過 Google Cloud Managed Service for Prometheus 監控 Kubernetes，即可獲得技能徽章。
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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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完成「管理 Google Cloud 中的 Kubernetes」技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：使用 kubectl 管理部署作業、 在 Google Kubernetes Engine (GKE) 監控應用程式與偵錯，以及運用技術持續推送軟體更新。
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建立您的第一個 Gemini Enterprise 應用程式，獲得技能徽章！將各種資料來源連接到您的應用程式，建立強大的統合式搜尋和分析引擎。掌握 Deep Research 代理、多代理構思和 NotebookLM 等進階功能，進行重點分析。
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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助分析客戶資料及預測產品銷售情形。您也會學習如何在 BigQuery 中使用客戶資料識別、分類及開發新客戶。透過使用實作研究室，您可以體驗 Gemini 如何改良資料分析和機器學習工作流程。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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