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Eugene Kosharnyi

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Diamond League

24009 points
保護 Lakehouse 資料 Earned Jul 28, 2026 EDT
在 BigQuery 使用 Gemini 模型 Earned Feb 2, 2026 EST
透過 Gemini in BigQuery 提升工作效率 Earned Jan 31, 2026 EST
使用 Knowledge Catalog 建構資料網格 Earned Jan 30, 2026 EST
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations Earned Jan 25, 2026 EST
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines Earned Jan 12, 2026 EST
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Jan 6, 2026 EST
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud Earned Dec 14, 2025 EST
以串流方式將分析資料傳入 BigQuery Earned Nov 20, 2025 EST
在 Cloud Storage 建立安全的資料湖泊 Earned Nov 19, 2025 EST
使用 Dataplex 整理及管理資料 Earned Nov 18, 2025 EST
在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構 Earned Nov 17, 2025 EST
開始使用 Looker Earned Nov 16, 2025 EST
使用 AppSheet 建構應用程式 Earned Nov 16, 2025 EST
使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件 Earned Nov 16, 2025 EST
使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式 Earned Nov 16, 2025 EST
在 Agent Platform 探索生成式 AI Earned Nov 15, 2025 EST
Build Custom Processors with Document AI [Deprecated] Earned Nov 14, 2025 EST
使用 Document AI 大規模自動擷取資料 Earned Nov 13, 2025 EST
Gemini 和 Imagen 實務應用：建構 AI 應用程式 Earned Nov 8, 2025 EST
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned Nov 8, 2025 EST
在 Agent Platform 設計提示 Earned Nov 7, 2025 EST
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned Oct 26, 2025 EDT
Google Cloud 中的資料工程簡介 Earned Oct 11, 2025 EDT
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep Earned Sep 14, 2025 EDT
使用 Firebase 開發無伺服器應用程式 Earned Mar 31, 2023 EDT
實現雲端協作與生產力工作流 Earned Mar 30, 2023 EDT
在 Google 試算表使用函式、公式及圖表 Earned Mar 29, 2023 EDT
使用資料庫遷移服務將 MySQL 資料遷移至 Cloud SQL Earned Mar 13, 2023 EDT
在 Google Cloud 實作 Cloud 安全防護措施：基礎知識 Earned Mar 12, 2023 EDT
在 Google Cloud 使用機器學習 API Earned Mar 4, 2023 EST
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI Earned Mar 2, 2023 EST
Automate Interactions with Contact Center AI Earned Feb 20, 2023 EST
建立 Google Cloud 網路 Earned Feb 15, 2023 EST
運用 BigQuery ML 建立機器學習模型 Earned Feb 13, 2023 EST
為 Looker 資訊主頁和報表準備資料 Earned Feb 9, 2023 EST
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境 Earned Dec 1, 2022 EST
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing Earned Nov 25, 2022 EST
在 BigQuery 執行預測資料分析 Earned Nov 23, 2022 EST
使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程 Earned Nov 22, 2022 EST
建立及管理 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 執行個體 Earned Nov 20, 2022 EST
透過 BigQuery 建構資料倉儲 Earned Nov 18, 2022 EST
使用 Google Data Cloud 共用資料 Earned Nov 8, 2022 EST
從 BigQuery 資料取得深入分析結果 Earned Nov 5, 2022 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Nov 1, 2022 EDT
Google Cloud 必備知識 Earned Oct 9, 2022 EDT

完成「保護 Lakehouse 資料」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：在 Knowledge Catalog 中使用 IAM、BigQuery、 Lakehouse 和 Data Catalog，建立並保護 Lakehouse 資料表。

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本課程將示範如何在 BigQuery 運用 AI/機器學行模型，以執行生成式 AI 任務。透過涉及顧客關係管理的應用實例，您將瞭解運用 Gemini 模型解決業務問題的工作流程。為了便於理解，本課程還提供了採用 SQL 查詢和 Python 筆記本的程式設計解決方案，指導您逐步操作。

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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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完成「使用 Knowledge Catalog 建構資料網格」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：使用 Knowledge Catalog 建構資料網格， 以利在 Google Cloud 維護資料安全性，並協助治理和探索資料。您將練習並測試自己的技能，包括在 Knowledge Catalog 為資產加上標記、指派 IAM 角色，以及評估資料品質。

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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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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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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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完成「以串流方式將分析資料傳入 BigQuery」課程，即可獲得技能徽章。 在此課程中，您將綜合應用 Pub/Sub、Dataflow 和 BigQuery，並以串流方式傳送 資料進行分析。

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完成「在 Cloud Storage 建立安全的資料湖泊」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 保護及設定 Cloud Storage bucket、使用 Gemini 生成文字、管理 IAM 存取控管機制，以及建立 Knowledge Catalog 湖泊來治理資料。

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完成「使用 Dataplex 整理及管理資料」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：建立 Dataplex 資產、建立切面類型，以及將切面套用至 Dataplex 中的項目。 技能徽章課程透過實作實驗室和挑戰評量，檢驗學員對於特定產品的實作知識。 完成課程或直接進行挑戰實驗室，即可取得徽章。徽章可證明您的專業能力、提升專業形象，開創更多職涯發展機會。前往個人資料頁面，追蹤您獲得的徽章。

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完成「在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構」技能徽章中階課程， 即可證明自己具備下列知識與技能：使用 Terraform 的基礎架構即程式碼 (IaC) 原則、運用 Terraform 設定佈建及管理 Google Cloud 資源、有效管理狀態 (本機和遠端)，以及將 Terraform 程式碼模組化，以利重複使用和管理。

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完成「開始使用 Looker」技能徽章課程，即可獲得技能徽章， 您將從中瞭解如何使用 Looker Studio 和 Looker 分析、呈現及整理資料。

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完成使用 AppSheet 建構應用程式課程，即可獲得技能徽章 ，瞭解如何使用 AppSheet 建構、設定及發布應用程式。

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完成 使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 透過 Gemini 多模態功能，使用多模態提示從文字和影像資料擷取資訊、生成影片說明，以及擷取影片以外的額外資訊； 透過 Gemini 的多模態檢索增強生成 (RAG) 功能，為含有文字和圖片的文件建構中繼資料、取得所有相關文字分塊，以及顯示引用資料。

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完成 使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 生成文字、透過 Python SDK 和 Gemini API 呼叫函式，以及運用 Cloud Run 部署 Streamlit 應用程式。 您將瞭解如何以不同方式透過提示請 Gemini 生成文字、使用 Cloud Shell 測試及疊代 Streamlit 應用程式，隨後封裝成 Docker 容器並在 Cloud Run 中部署。

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完成「在 Agent Platform 探索生成式 AI」技能徽章中階課程，即可證明自己具備下列技能： 可運用 Gemini API 生成文字、分析圖片和影片來強化內容創作能力，還能使用函式呼叫技巧。 本課程將帶您瞭解如何善用進階的 Gemini 技術、使用多模態內容生成功能，並提升 AI 專案的潛力。

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Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.

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完成使用 Document AI 大規模自動擷取資料課程，即可獲得入門級技能徽章。在本課程中，您將瞭解如何使用 Document AI 擷取、處理及提取資料。

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完成「Gemini 和 Imagen 實務應用：建構 AI 應用程式」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：圖片辨識、自然語言處理、 使用 Google 強大的 Gemini 和 Imagen 模型生成圖片，以及在 Vertex AI 平台上部署應用程式。

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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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完成 在 Agent Platform 設計提示 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 在 Agent Platform 設計提示、分析圖片，以及運用多模態模型生成內容。瞭解如何建立有效的提示、引導生成式 AI 輸出內容， 以及將 Gemini 模型用於實際的行銷情境。

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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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在本課程中，您會學到 Google Cloud 上的資料工程、資料工程師的角色與職責，以及這些內容如何對應至 Google Cloud 提供的服務。您也將瞭解處理資料工程難題的許多方法。

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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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完成 使用 Firebase 開發無伺服器應用程式 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：使用 Firebase 架構及建構無伺服器的網頁應用程式、 運用 Firestore 管理資料庫、使用 Cloud Build 自動部署內容， 以及將 Google 助理功能整合至應用程式。

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完成「實現雲端協作與生產力工作流」課程，即可獲得入門級技能徽章。本課程將介紹 Google 的協作平台， 帶您瞭解如何使用 Gmail、日曆、Meet、雲端硬碟、試算表和 AppSheet。

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完成在 Google 試算表使用函式、公式及圖表技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：運用函式分析資料、使用圖表呈現資料、設定資料格式，以及搜尋、 驗證與顯示資料。

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完成 使用資料庫遷移服務將 MySQL 資料遷移至 Cloud SQL 技能徽章入門課程，證明您具備下列技能： 使用「資料庫遷移服務」中各種可用的工作類型和連線選項， 將 MySQL 資料遷移至 Cloud SQL，以及在執行「資料庫遷移服務」工作時 遷移 MySQL 使用者資料。

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完成 在 Google Cloud 實作 Cloud 安全防護措施：基礎知識 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：運用 Identity and Access Management (IAM) 建立及指派角色、 建立及管理服務帳戶、啟用虛擬私有雲 (VPC) 網路中的私人連線、 運用 Identity-Aware Proxy 限制應用程式存取權、 運用 Cloud Key Management Service (KMS) 管理金鑰和已加密資料，以及建立私人 Kubernetes 叢集。

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完成「在 Google Cloud 使用機器學習 API」課程，即可獲得進階技能徽章。本課程說明以下機器學習和 AI 技術的基本功能： Cloud Vision API、Cloud Translation API 和 Cloud Natural Language API。

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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.

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Earn a skill badge by completing the Automate Interactions with Contact Center AI quest, where you will learn about the features of Contact Center AI, including how to Build a virtual agent, Design conversation flows for your virtual agent; Add a phone gateway to your virtual agent; Use Dialogflow for troubleshooting; Review logs and debug your virtual agent. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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完成 建立 Google Cloud 網路 課程即可獲得技能徽章。這個課程將說明 部署及監控應用程式的多種方法，包括查看 IAM 角色及新增/移除 專案存取權、建立虛擬私有雲網路、部署及監控 Compute Engine VM、編寫 SQL 查詢、在 Compute Engine 部署及監控 VM，以及 使用 Kubernetes 透過多種方法部署應用程式。

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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「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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只要修完「在 Google Cloud 設定應用程式開發環境」課程，就能獲得技能徽章。 在本課程中，您將學會如何使用以下技術的基本功能，建構和連結以儲存空間為中心的雲端基礎架構：Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions 和 Pub/Sub。

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完成「在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 在 Compute Engine 建立及部署虛擬機器， 以及設定網路和應用程式負載平衡器。

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完成在 BigQuery 執行預測資料分析技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：可匯入 CSV 和 JSON 檔案，在 BigQuery 建立資料集； 可運用 BigQuery 的強大功能與複雜的 SQL 分析概念，包括使用 BigQuery ML 根據足球賽事資料訓練出預期進球模型，評估世界盃進球的精彩程度。

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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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完成建立及管理 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 執行個體技能徽章入門課程，證明您具備下列技能：遷移、設定和管理 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 執行個體和資料庫。

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完成 透過 BigQuery 建構資料倉儲 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 彙整資料以建立新資料表、排解彙整作業問題、利用聯集附加資料、建立依日期分區的資料表， 以及在 BigQuery 使用 JSON、陣列和結構體。

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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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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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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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在這堂入門課程，您將實際練習使用 Google Cloud 的基礎工具和服務。本課程包含可選擇觀賞的影片， 針對實驗室涵蓋的概念提供更多背景資訊，協助您複習。「Google Cloud 必備知識」 是適合 Google Cloud 學員的第一堂課， 即使您尚未學習或不熟悉雲端知識， 也能從這堂課獲得實務經驗，並應用於第一項 Google Cloud 專案。不管是撰寫 Cloud Shell 指令 和部署第一部虛擬機器，還是在 Kubernetes Engine 或透過負載平衡執行應用程式， 「Google Cloud 必備知識」都是認識平台基本功能的最佳入門資源。

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