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Vanes Angelo

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钻石联赛

20510 积分
通过 BigQuery ML 创建机器学习模型 Earned Sep 14, 2024 EDT
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI Earned Sep 14, 2024 EDT
在 BigQuery 中执行预测性数据分析 Earned Sep 14, 2024 EDT
[DEPRECATED] 适用于应用开发者的 Gemini Earned Sep 14, 2024 EDT
[DEPRECATED] 面向数据科学家和分析师的 Gemini Earned Sep 12, 2024 EDT
在 Google Cloud 上将应用与 Gemini 集成 Earned Sep 12, 2024 EDT
在 Google Cloud 中管理 Kubernetes Earned Sep 12, 2024 EDT
探索生成式 AI - Agent Platform Earned Sep 12, 2024 EDT
使用 Natural Language API 分析情感 Earned Sep 12, 2024 EDT
用 Cloud Vision API 分析图片 Earned Sep 12, 2024 EDT
基准：数据、机器学习和 AI Earned Sep 1, 2024 EDT
使用 Google API 分析语音和语言 Earned Sep 1, 2024 EDT
在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施 Earned Sep 1, 2024 EDT
监控和管理 Google Cloud 资源 Earned Aug 30, 2024 EDT
创建和管理 Cloud SQL for PostgreSQL 实例 Earned Aug 29, 2024 EDT
创建和管理 AlloyDB 实例 Earned Aug 25, 2024 EDT
在 Google Cloud　上使用 Machine Learning API Earned Oct 10, 2020 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned Oct 10, 2020 EDT
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据 Earned Oct 10, 2020 EDT
云架构：设计、实施和管理 Earned Oct 10, 2020 EDT
构建安全的 Google Cloud 网络 Earned Oct 9, 2020 EDT
开发 Google Cloud 网络 Earned Oct 8, 2020 EDT
在 Google Cloud 上构建网站 Earned Oct 8, 2020 EDT
从 BigQuery 数据中挖掘数据洞见 Earned Oct 8, 2020 EDT
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure Earned May 20, 2020 EDT
[Deprecated] Cloud Logging Earned May 20, 2020 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Earned May 20, 2020 EDT
[DEPRECATED] Deploying Applications Earned May 18, 2020 EDT
DEPRECATED Websites and Web Applications Earned May 17, 2020 EDT
Google Cloud Run Serverless Workshop Earned May 16, 2020 EDT
Google Developer Essentials Earned May 15, 2020 EDT
Intro to ML: Image Processing Earned May 15, 2020 EDT
Google Kubernetes Engine Best Practices Earned May 14, 2020 EDT
机器学习简介：语言处理 Earned May 13, 2020 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture Earned May 12, 2020 EDT
基准：基础架构 Earned May 8, 2020 EDT

完成中级技能徽章课程通过 BigQuery ML 创建机器学习模型，展示您在以下方面的技能： 使用 BigQuery ML 创建和评估机器学习模型，以执行数据预测。

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Google Cloud 云计算基础课程面向没有或很少有云计算基础或经验的人群。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念，以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。 完成本系列课程后，学员将能够清晰阐述这些概念，并掌握一些实际操作技能。 课程应按以下顺序完成： 1. Google Cloud 云计算基础课程：云计算基础知识 2. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的基础设施 3. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的网络服务和安全性 4. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI 本课程是该系列课程的最后一门，回顾了托管式大数据服务、机器学习及其价值，以及如何通过获得技能徽章来进一步展示您在 Google Cloud 方面的技能。

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完成中级技能徽章课程“在 BigQuery 中执行预测性数据分析”， 展示以下方面的技能：导入 CSV 和 JSON 文件，在 BigQuery 中创建数据集； 利用 BigQuery 的强大功能与精细的 SQL 分析概念，包括使用 BigQuery ML，根据足球比赛数据 来训练一个进球数预测模型，并评估世界杯进球的观赏性。

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在本课程中，您将了解 Google Cloud 中依托生成式 AI 技术的协作工具 Gemini 如何帮助开发者构建应用。您将学习如何向 Gemini 输入提示，让其为您解释代码、推荐 Google Cloud 服务并为您的应用生成代码。您将通过实操实验体验 Gemini 对应用开发工作流的改进作用。 Duet AI 已更名为 Gemini，这是我们的新一代模型。

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在本课程中，您将了解 Gemini（Google Cloud 的生成式 AI 赋能的协作工具）如何帮助分析客户数据并预测产品销售情况。此外，您还将了解如何在 BigQuery 中使用客户数据来识别、开发新客户并对其进行分类。通过动手实验，您将体验 Gemini 如何改进数据分析和机器学习工作流。 Duet AI 已更名为 Gemini，这是我们的新一代模型。

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这一简短的课程将介绍如何在 Google Cloud 上将应用与 Gemini 集成，可帮助您探索 Gemini API 及其生成式 AI 模型。此课程会教您如何通过代码访问 Gemini 模型。课程会安排您在应用中使用文本、图片和视频提示来测试这些模型的功能。

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完成在 Google Cloud 中管理 Kubernetes这一中级技能徽章课程， 展示您在以下方面的技能：使用 kubectl 管理部署、监控并 调试在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上运行的应用，以及持续交付技术。

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探索生成式 AI - Agent Platform”课程包含一系列实验， 指导用户在 Google Cloud 平台上使用生成式 AI。通过这些实验，您将了解 如何在 Agent Platform 中使用 Gemini 模型。您还将了解提示设计、最佳实践， 以及如何使用生成式 AI 进行构思、文本分类、文本提取、文本摘要等。此外， 您将学习如何通过 Agent Platform 中的自定义训练来训练基础模型， 从而对其进行调优，以及如何将其部署到 Agent Platform 中的端点。

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完成使用 Natural Language API 分析情感挑战任务，赢取技能徽章 。在此过程中，您将学习如何使用 API 从文本中提取情感。

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完成用 Cloud Vision API 分析图片课程，赢取技能徽章。在此挑战任务中，您将了解如何利用 Cloud Vision API 执行各种任务，包括从图片中提取文本。

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大数据、机器学习和人工智能是当今计算领域的热门话题， 但这些领域的专业性很强，因而很难找到 入门资料。幸运的是，Google Cloud 在这些领域提供了方便用户使用的服务， 通过本入门级课程，您可以 开始学习使用 BigQuery、Cloud Speech API 和 Video Intelligence 等工具。

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完成使用 Google API 分析语音和语言课程，赢取技能徽章 。在此课程中，您将学习如何在真实场景中使用 Natural Language API 和 Speech API。

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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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完成监控和管理 Google Cloud 资源这一入门级技能徽章课程，展示您在以下方面的技能：授予和撤消 IAM 权限； 安装 Monitoring 代理和 Logging 代理；创建、部署和测试事件驱动型 Cloud Run 函数。

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完成“创建和管理 Cloud SQL for PostgreSQL 实例”这一入门级的技能徽章课程，展示您在以下方面的技能： 迁移、配置和管理 Cloud SQL for PostgreSQL 实例及数据库。

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完成入门级技能徽章课程创建和管理 AlloyDB 实例，展示您在以下方面的技能：执行核心 AlloyDB 操作 和任务、从 PostgreSQL 迁移到 AlloyDB、管理 AlloyDB 数据库，以及 使用 AlloyDB 列式引擎加速分析查询。

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完成在 Google Cloud　上使用 Machine Learning API 课程，赢取高级技能徽章。 在本课程中，您将了解以下机器学习和 AI 技术的基本功能： Cloud Vision API、Cloud Translation API 和 Cloud Natural Language 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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完成入门级技能徽章课程在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据，展示以下技能： 使用 Dataprep by Trifacta 清理数据、在 Dataflow 中运行数据流水线、在 Managed Service for Apache Spark 中创建集群和运行 Apache Spark 作业，以及调用机器学习 API，包括 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。

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完成 云架构：设计、实施和管理课程，赢取技能徽章，展示您在以下方面的技能：使用 Apache Web 服务器部署可公开访问的网站；使用启动脚本配置 Compute Engine 虚拟机； 使用 Windows 堡垒主机和防火墙规则配置安全 RDP；构建 Docker 映像并将其部署到 Kubernetes 集群，然后进行更新；以及创建 CloudSQL 实例并导入 MySQL 数据库。 此技能徽章课程是非常有用的资源， 可帮助您理解 Google Cloud 认证 Professional Cloud Architect 认证考试中将会出现的主题。

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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 上构建网站技能徽章课程，赢取入门级技能徽章。本课程以 Get Cooking in Cloud 系列视频为基础， 涵盖以下主题：在 Cloud Run 上部署网站在 Compute Engine 上托管 Web 应用在 Google Kubernetes Engine 上创建、部署和扩缩网站使用 Cloud Build 从单体式应用迁移到微服务架构

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完成入门级技能徽章课程“从 BigQuery 数据中挖掘数据洞见”，展示您在以下方面的技能： 编写 SQL 查询、查询公共表、将示例数据加载到 BigQuery 中、 在 BigQuery 中使用查询验证器排查常见的语法错误，以及通过连接到 BigQuery 数据在 Data Studio 中 创建报告。

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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform 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 at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.

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Cloud Logging is a fully managed service that performs at scale. It can ingest application and system log data from thousands of VMs and, even better, analyze all that log data in real time. In this fundamental-level Quest, you learn how to store, search, analyze, monitor, and alert on log data and events from Google Cloud. The labs in the Quest give you hands-on practice using Cloud Logging to maximize your learning experience and provide insight on how you can use Cloud Logging to your own Google Cloud environment.

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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.

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The Google Cloud Platform provides many different frameworks and options to fit your application’s needs. In this introductory-level quest, you will get plenty of hands-on practice deploying sample applications on Google App Engine. You will also dive into other web application frameworks like Firebase, Wordpress, and Node.js and see firsthand how they can be integrated with Google Cloud.

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When it comes to hosting websites and web applications, you want a framework that’s robust, fast, and secure. By choosing the Google Cloud Platform, you will have all of those needs covered. In this fundamental-level quest, you will get hands-on practice with GCPs key infrastructure and computing services for the web. From deploying your first web app, to integrating Cloud SQL with Ruby on Rails, to mapping the NYC subway system on App Engine, you will learn all the skills needed to harness GCPs web hosting power.

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Twelve years ago Lily started the Pet Theory chain of veterinary clinics, and has been expanding rapidly. Now, Pet Theory is experiencing some growing pains: their appointment scheduling system is not able to handle the increased load, customers aren't receiving lab results reliably through email and text, and veteranerians are spending more time with insurance companies than with their patients. Lily wants to build a cloud-based system that scales better than the legacy solution and doesn't require lots of ongoing maintenance. The team has decided to go with serverless technology. For the labs in the Google Cloud Run Serverless Quest, you will read through a fictitious business scenario in each lab and assist the characters in implementing a serverless solution. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google…

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This introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.

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Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.

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Get Anthos Ready. Demand for Google Kubernetes Engine is growing, and customers are looking to Google and its partners to provide in-depth technical knowledge. This first Google Kubernetes Engine-centric Quest of best practices hands-on labs will get you started containerizing to modernize in place , and then managing your deployed apps and services -- with monitoring, tracing, and logging.

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众所周知，机器学习是发展最快的技术领域之一， Google Cloud Platform 在推动其发展方面发挥了重要作用。 GCP 提供了一系列 API，几乎可以满足任何机器学习作业的需求。在 本入门课程中，您将了解机器学习在语言处理方面的运用， 通过实操实验学习 如何从文本中提取实体，执行情感和语法分析，以及 使用 Speech-to-Text API 进行转写。

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This fundamental-level quest is unique amongst the other quest offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect Certification. From IAM, to networking, to Kubernetes engine deployment, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, we recommend that you also review the exam guide and other available preparation resources.

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如果您是一位入门级云开发者， 在学习了“Google Cloud 基础知识”课程之后，想要寻求真正的实操机会，这门课程就是您的不二之选。您将获得宝贵的实操经验， 通过多个实验深入探索 Cloud Storage 以及 Monitoring 和 Cloud Functions 等其他关键应用服务。您将掌握一系列宝贵技能， 在 Google Cloud 的任何计划中，这些技能都能发挥作用。

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