Hemnath LOGANATHAN
Member since 2022
[DEPRECATED] Generative AI Fundamentals
Earned Jan 2, 2026 EST
使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程
Earned Dec 27, 2025 EST
Data Migration Tool
Earned Oct 7, 2025 EDT
Visualize Your Data in Looker
Earned Oct 7, 2025 EDT
使用 Google Cloud 作業套件調度資源
Earned Oct 3, 2025 EDT
Google Cloud 的可靠性與安全性
Earned Oct 3, 2025 EDT
透過 Gemini in BigQuery 提升工作效率
Earned Oct 3, 2025 EDT
生成式 AI 代理：實現組織轉型
Earned Aug 18, 2025 EDT
生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式
Earned Aug 5, 2025 EDT
生成式 AI：掌握幕後技術與環境
Earned Aug 1, 2025 EDT
生成式 AI：瞭解基礎概念
Earned Jul 31, 2025 EDT
生成式 AI：不只是聊天機器人
Earned Jul 29, 2025 EDT
運用 Google Cloud 翻新基礎架構和應用程式
Earned Dec 10, 2024 EST
運用 Google Cloud 人工智慧推動創新
Earned Dec 9, 2024 EST
透過 Google Cloud 進行數位轉型
Earned Dec 2, 2024 EST
運用 Google Cloud 探索資料轉換功能
Earned Nov 28, 2024 EST
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep
Earned Oct 8, 2024 EDT
BI Reporting: Looker Visualization on BigQuery
Earned Sep 20, 2024 EDT
為 Looker 資訊主頁和報表準備資料
Earned May 23, 2024 EDT
為 Looker 資訊主頁和報表準備資料
Earned Apr 9, 2024 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Jan 18, 2024 EST
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Jan 7, 2024 EST
從 BigQuery 資料取得深入分析結果
Earned Jan 7, 2024 EST
Achieving Advanced Insights with BigQuery
Earned Dec 13, 2023 EST
Looker 資料模型管理
Earned Dec 11, 2023 EST
Developing Data Models with LookML
Earned Aug 31, 2023 EDT
瞭解 Looker 中的 LookML
Earned Aug 25, 2023 EDT
在 Looker 應用進階 LookML 概念
Earned Aug 25, 2023 EDT
為 Looker 資訊主頁和報表準備資料
Earned Jul 26, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned Jul 4, 2023 EDT
Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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完成使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程技能徽章中階課程， 即可證明自己具備下列知識與技能：運用 Dataprep by Trifacta 建構連至 BigQuery 的資料轉換 pipeline； 使用 Cloud Storage、Dataflow 和 BigQuery 建構「擷取、轉換及載入」(ETL) 工作負載， 以及使用 BigQuery ML 建構機器學習模型。
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with migrating from an Enterprise Data Warehouse (EDW) to BigQuery using the DMT tool and sample data. Learners will complete a lab that uses the DMT tool to transfer schema and data from Teradata to BigQuery.
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This skill badge course aims to unlock the power of data visualization and business intelligence reporting with Looker, and gain hands-on experience through labs.
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各種規模的機構都開始運用雲端的強大功能和靈活性，徹底改變營運方式。不過，有效管理及擴充雲端資源可能是相當複雜的工作。本課程將探討在雲端中的現代營運、可靠性和韌性的基礎概念，以及 Google Cloud 如何協助您達成這些目標。本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。
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組織將資料和應用程式遷移至雲端後，必須因應快速變化的安全性挑戰。本課程將探討雲端安全性的基礎知識、Google Cloud 融入安全考量設計的基礎架構價值，以及縱深防禦策略。此外，還會著重說明如何透過 AI 輔助作業和法規遵循工具，協助組織滿足嚴格的全球法規要求。
本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。
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本課程會說明 Gemini in BigQuery，這是一套由 AI 輔助的功能，可協助「從資料到 AI」的工作流程。這些功能包含資料探索和準備、程式碼生成和疑難排解，以及工作流程探索和視覺化。本課程將透過概念解說、應用實例和實作實驗室，協助資料從業人員提升工作效率，並加速開發 pipeline。
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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 Gen 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，以及與周遭世界的互動模式。身為領導者，您要如何駕馭其強大的功能，創造實際的業務成果？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 產品與服務，以及選擇解決方案時應考量的因素。
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生成式 AI：瞭解基礎概念是 Gen AI Leader 學習路徑的第二門課程。在本課程中，您將瞭解 AI、機器學習和生成式 AI 的差異，以及各種類型的資料如何協助生成式 AI 解決業務難題，進而掌握生成式 AI 的基礎概念。您還能深入瞭解 Google Cloud 因應基礎模型限制的策略，以及開發、部署安全且負責任的 AI 技術時面臨的主要挑戰。
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「生成式 AI：不只是聊天機器人」是 Gen AI Leader 學習路徑的第一門課程，沒有先修條件。本課程旨在帶領您超越對聊天機器人的基本認識，探索生成式 AI 能為貴組織帶來的真正潛力。您將瞭解基礎模型和提示工程等概念，這些都是發揮生成式 AI 威力的關鍵。本課程也會引導您思考重要事項，協助您為貴組織制定成功的生成式 AI 策略。
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許多傳統企業使用舊版系統和應用程式，無法滿足現今客戶的期望。企業主管經常需要在維護老舊的 IT 系統，以及投資新產品/服務之間做出選擇。本課程將探討這些挑戰，並提供解決方案，說明如何運用雲端技術克服難題。
本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。
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人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 象徵著資訊技術的重大演進，正迅速改變各行各業。在「運用 Google Cloud 人工智慧推動創新」課程中，我們會探討組織如何運用 AI 和機器學習技術，翻轉業務流程。
本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。
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數位轉型是現代組織必經的關鍵旅程，而建立穩固的雲端運算基礎，是跨出有意義創新的第一步。本課程「透過 Google Cloud 進行數位轉型」，將會介紹核心技術和策略框架，協助組織革新營運方式，並探討基本的雲端概念、全球網路基礎架構和共同責任模式，幫助主管在雲端之路上自信前行。本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。
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雲端技術是強大的資產，與資料搭配後，將成為創新和提升客戶體驗的催化劑。「運用 Google Cloud 探索資料轉換功能」課程將探討機構如何運用雲端，讓資料更易於存取、做為行動依據和更有價值。
這門課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在協助個人在職務上成長，並打造企業的未來。
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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Data Engineer certification exam.
You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks for modernization using LookML on BigQuery. A proof-of-concept will take learners through the process of creating LookML visualizations on BigQuery. During this course, learners will be guided specifically on how to write Looker modeling language, also known as LookML and create semantic data models, and learn how LookML constructs SQL queries against BigQuery. At a high level, this course will focus on basic LookML to create and access BigQuery objects, and optimize BigQuery objects with LookML.
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完成「為 Looker 資訊主頁和報表準備資料」技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能：可篩選、排序和 pivot 資料、合併不同的 Looker 探索結果， 還能使用函式和運算子建構 Looker 資訊主頁和報表，取得資料分析結果和圖表。
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完成「為 Looker 資訊主頁和報表準備資料」技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能：可篩選、排序和 pivot 資料、合併不同的 Looker 探索結果， 還能使用函式和運算子建構 Looker 資訊主頁和報表，取得資料分析結果和圖表。
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This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
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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 從 BigQuery 資料取得深入分析結果 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 撰寫 SQL 查詢、查詢公開資料表、將樣本資料載入 BigQuery、使用 BigQuery 的查詢驗證工具 排解常見語法錯誤，以及在 Data Studio 中 透過連結 BigQuery 資料建立報表。
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The third course in this course series is Achieving Advanced Insights with BigQuery. Here we will build on your growing knowledge of SQL as we dive into advanced functions and how to break apart a complex query into manageable steps.
We will cover the internal architecture of BigQuery (column-based sharded storage) and advanced SQL topics like nested and repeated fields through the use of Arrays and Structs. Lastly we will dive into optimizing your queries for performance and how you can secure your data through authorized views.
After completing this course, enroll in the Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud course.
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完成 Looker 資料模型管理技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能：維護 LookML 專案的健全性、運用 SQL Runner 驗證資料、採用 LookML 最佳做法、改良查詢及 報表，並執行永久衍生資料表和快取政策。
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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
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在本課程中，您將實際操作 Looker 的 LookML。您將學習如何編寫 LookML 程式碼，建立新的維度和測量指標、建立衍生資料表並彙整至探索、篩選探索，以及在 LookML 中定義快取政策。
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在本課程中，您將透過實際操作，瞭解如何在 Looker 應用進階 LookerML 概念。您將學習如何使用 Liquid 自訂和建立動態維度 和測量指標、建構動態 SQL 衍生資料表和自訂的原生衍生資料表， 並運用擴充參數將 LookML 程式碼模組化。
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完成「為 Looker 資訊主頁和報表準備資料」技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能：可篩選、排序和 pivot 資料、合併不同的 Looker 探索結果， 還能使用函式和運算子建構 Looker 資訊主頁和報表，取得資料分析結果和圖表。
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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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