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MARCO TULIO CATALAN FUNES

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生成式 AI 智能体：助力组织转型 Earned Aug 10, 2026 EDT
生成式 AI 应用：改变工作方式 Earned Jul 31, 2026 EDT
生成式 AI: 全面了解生成式 AI Earned Jul 23, 2026 EDT
生成式 AI：剖析基本概念 Earned Jul 17, 2026 EDT
生成式 AI：不只是聊天机器人 Earned Jul 7, 2026 EDT
Select a Google Cloud Database for Your Applications Earned Nov 19, 2025 EST
Developing a Google SRE Culture Earned Jul 3, 2025 EDT
使用 Gemini in BigQuery 提高效率 Earned Nov 19, 2024 EST
Google Cloud 数据工程简介 Earned Nov 14, 2024 EST
用 Google Data Cloud 共享数据 Earned Jul 23, 2024 EDT
使用 Knowledge Catalog 构建数据网格 Earned Jul 16, 2024 EDT
使用 Dataplex 整理和治理数据 Earned Jul 15, 2024 EDT
BigQuery 流式数据分析 Earned Jul 11, 2024 EDT
The Arcade Trivia June 2024 Week 1 Earned Jun 28, 2024 EDT
从 BigQuery 数据中挖掘数据洞见 Earned Jun 25, 2024 EDT
利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理 Earned Jun 6, 2024 EDT
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据 Earned Aug 16, 2023 EDT
利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理 Earned Aug 15, 2023 EDT
使用 BigQuery 构建数据仓库 Earned Aug 14, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning Earned Aug 6, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations Earned Aug 5, 2023 EDT
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep Earned Aug 2, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines Earned Mar 18, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Dec 5, 2022 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud Earned Nov 22, 2022 EST
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud Earned Nov 17, 2022 EST
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned Nov 14, 2022 EST
云工程 Earned Oct 31, 2022 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned Oct 24, 2022 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Oct 19, 2022 EDT
开发 Google Cloud 网络 Earned Oct 7, 2022 EDT
在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施 Earned Oct 7, 2022 EDT
设置 Google Cloud 网络 Earned Oct 6, 2022 EDT
Logging and Monitoring in Google Cloud Earned Sep 29, 2022 EDT
Google Cloud 弹性基础设施：扩缩和自动化 Earned Sep 22, 2022 EDT
可靠的 Google Cloud 基础设施: 设计和流程 Earned Sep 21, 2022 EDT
Google Kubernetes Engine 使用入门 Earned Sep 1, 2022 EDT
Google Cloud 重要基础设施：核心服务 Earned Aug 30, 2022 EDT
Google Cloud 重要基础设施：基础 Earned Aug 24, 2022 EDT
Google Cloud 基础知识：核心基础设施 Earned Aug 22, 2022 EDT
为 Compute Engine 实现云负载均衡 Earned Aug 5, 2022 EDT
在 Google Cloud 上设置应用开发环境 Earned Aug 5, 2022 EDT
Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep Earned Aug 1, 2022 EDT

“生成式 AI 智能体：助力组织转型”是“Gen AI Leader”学习路线中的第五门课程，也是最后一门课程。本课程探讨了组织如何使用量身定制的生成式 AI 智能体，帮助应对特定的业务挑战。您将亲自动手构建一个基本的生成式 AI 智能体，并探索这些智能体的组成部分，例如模型、推理循环以及各种工具。

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“生成式 AI 应用：改变工作方式”是 Generative AI Leader 学习路线的第四门课程。本课程介绍 Google 的生成式 AI 应用，例如 Gemini for Workspace 和 NotebookLM。它将引导您逐一了解接地、检索增强生成、构建有效提示和构建自动化工作流等概念。

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“生成式 AI: 全面了解生成式 AI”是 Generative AI Leader 学习路线中的第三门课程。生成式 AI 正在改变我们的工作方式,以及我们与周围世界的互动方式。作为领导者,应该如何利用生成式 AI 来推动实现实际的业务成果?在本课程中,您将探索构建生成式 AI 解决方案的不同层级、Google Cloud 的产品,以及选择解决方案时需要考虑的因素。

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“生成式 AI: 剖析基本概念”是 Generative AI Leader 学习路线中的第二门课程。在本课程中,您将了解生成式 AI 的基本概念。您要探索 AI、机器学习和生成式 AI 之间的区别,了解各种数据类型如何赋能生成式 AI,从而应对各种业务挑战。您还将深入了解 Google Cloud 应对基础模型局限性的策略,以及负责任和安全的 AI 开发与部署面临着哪些关键挑战。

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“生成式 AI：不只是聊天机器人”是 Generative AI Leader 学习路线中的第一门课程。学习本课程没有知识门槛。本课程旨在帮助您超越对聊天机器人的基本认知,探索生成式 AI技术为您的组织带来的真正潜力。您将探索基础模型和提示工程等概念,这些知识对利用生成式 AI 的强大功能至关重要。本课程还将说明,为组织制定成功的生成式 AI 策略时,需要考虑哪些重要因素。

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In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud. You explore relational and NoSQL databases, dive into Cloud SQL, AlloyDB, and Spanner, and learn how to align database strengths with your application requirements, including those of generative AI. Gain hands-on experience configuring Vector Search and migrating applications to the cloud.

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In many IT organizations, incentives are not aligned between developers, who strive for agility, and operators, who focus on stability. Site reliability engineering, or SRE, is how Google aligns incentives between development and operations and does mission-critical production support. Adoption of SRE cultural and technical practices can help improve collaboration between the business and IT. This course introduces key practices of Google SRE and the important role IT and business leaders play in the success of SRE organizational adoption.

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此课程将探索如何使用 AI 功能套件 Gemini in BigQuery 为“数据到 AI”工作流提供助力。其中涉及到的功能包括数据探索和准备、代码生成和问题排查，以及工作流发现和可视化。此课程包含概念解释、真实使用场景以及实操实验等内容，可帮助数据从业者提升效率并加快流水线开发速度。

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在本课程中，您将了解 Google Cloud 数据工程、数据工程师的角色和职责，以及相关的 Google Cloud 产品和服务。您还将了解如何应对数据工程挑战。

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完成用 Google Data Cloud 共享数据技能徽章课程，赢取技能 徽章。您将获得使用 Google Cloud 数据共享合作伙伴 的实操经验，这些合作伙伴拥有专有数据集， 客户可将其用于自己的分析应用场景。客户订阅这些数据集，可在自己的 平台上查询，然后使用自己的数据集加以扩充，并使用自己的可视化 工具，用于面向客户的信息中心。

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完成入门技能徽章课程使用 Knowledge Catalog 构建数据网格，展示以下方面的技能：使用 Knowledge Catalog 构建数据网格， 以在 Google Cloud 上实现数据安全、治理和发现。您将在 Knowledge Catalog 中练习和测试自己在标记资产、分配 IAM 角色和评估数据质量方面的技能。

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完成入门级技能徽章课程“使用 Dataplex 整理和治理数据”，展示您在以下方面的技能：创建 Dataplex 资产、创建切面类型，以及将切面应用于 Dataplex 中的条目。 技能徽章通过动手实验和挑战赛形式的评估，检验您对特定产品的实际知识掌握情况。完成课程即可获得徽章， 也可直接参加实验室挑战赛，快速获得徽章。徽章可证明您掌握技能的熟练程度，提升您的专业形象，最终助您获得更多职业机会。欢迎访问您的个人资料，并跟踪您已获得的徽章。

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完成 BigQuery 流式数据分析技能徽章课程，赢取技能徽章 。在这门课程中，您将结合使用 Pub/Sub、Dataflow 和 BigQuery 来实现流式 数据分析。

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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for June Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the June Trivia Week 1 badge!

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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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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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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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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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This course explores what ML is and what problems it can solve. The course also discusses best practices for implementing machine learning. You’re introduced to Vertex AI, a unified platform to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models. The course discusses the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why it’s important to not skip them. The course ends with recognizing the biases that ML can amplify and how to recognize them.

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In the last installment of the Dataflow course series, we will introduce the components of the Dataflow operational model. We will examine tools and techniques for troubleshooting and optimizing pipeline performance. We will then review testing, deployment, and reliability best practices for Dataflow pipelines. We will conclude with a review of Templates, which makes it easy to scale Dataflow pipelines to organizations with hundreds of users. These lessons will help ensure that your data platform is stable and resilient to unanticipated circumstances.

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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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In this second installment of the Dataflow course series, we are going to be diving deeper on developing pipelines using the Beam SDK. We start with a review of Apache Beam concepts. Next, we discuss processing streaming data using windows, watermarks and triggers. We then cover options for sources and sinks in your pipelines, schemas to express your structured data, and how to do stateful transformations using State and Timer APIs. We move onto reviewing best practices that help maximize your pipeline performance. Towards the end of the course, we introduce SQL and Dataframes to represent your business logic in Beam and how to iteratively develop pipelines using Beam notebooks.

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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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Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.

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In this course you will get hands-on in order to work through real-world challenges faced when building streaming data pipelines. The primary focus is on managing continuous, unbounded data with Google Cloud products.

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In this intermediate course, you will learn to design, build, and optimize robust batch data pipelines on Google Cloud. Moving beyond fundamental data handling, you will explore large-scale data transformations and efficient workflow orchestration, essential for timely business intelligence and critical reporting. Get hands-on practice using Dataflow for Apache Beam and Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) for implementation, and tackle crucial considerations for data quality, monitoring, and alerting to ensure pipeline reliability and operational excellence. A basic knowledge of data warehousing, ETL/ELT, SQL, Python, and Google Cloud concepts is recommended.

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在众多课程中，本入门课程独具特色。 这些实验经过精心设计，旨在让 IT 专业人员通过实践掌握 Google Cloud 认证 Associate Cloud Engineer 考核中的各项主题和服务内容。从 IAM 到网络组建和管理， 再到 Kubernetes Engine 部署，本课程将通过特定实验 检验您的 Google Cloud 知识掌握情况。请注意，虽然这些实操 实验有助于提升您的技能和能力，我们仍建议您同时查阅 考试指南和其他可用的备考资源。

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While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.

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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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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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Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.

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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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本课程指导学员运用久经考验的设计模式在 Google Cloud 上构建高度可靠且高效的解决方案。它是“Google Compute Engine 架构设计”或“Google Kubernetes Engine 架构设计”课程的延续，并假定您有使用其中任何一门课程所涵盖技术的实践经验。通过一系列演示、设计活动和动手实验，学员可以了解如何定义及平衡业务要求和技术要求，以便设计可靠性和可用性高、安全且经济实惠的 Google Cloud 部署。

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欢迎学习“Google Kubernetes Engine 使用入门”课程。Kubernetes 是位于应用和硬件基础架构之间的软件层，如果您对 Kubernetes 感兴趣，那就来对地方了！Google Kubernetes Engine 将 Kubernetes 作为 Google Cloud 上的代管式服务提供给您使用。 本课程的目标是介绍 Google Kubernetes Engine（通常称为 GKE）的基础知识，以及将应用容器化并在 Google Cloud 中运行的方法。本课程首先介绍 Google Cloud 的基础知识，然后概述容器、Kubernetes、Kubernetes 架构以及 Kubernetes 操作。

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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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“Google Cloud 基础知识：核心基础设施”介绍在使用 Google Cloud 时会遇到的重要概念和术语。本课程通过视频和实操实验来介绍并比较 Google Cloud 的多种计算和存储服务，并提供重要的资源和政策管理工具。

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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“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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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Associate Cloud 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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