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Michael Esakov

成为会员时间：2020

黄金联赛

44105 积分
使用 Agent Platform 探索生成式 AI Earned Jan 8, 2026 EST
用 Google Data Cloud 共享数据 Earned May 21, 2025 EDT
使用 Knowledge Catalog 构建数据网格 Earned May 21, 2025 EDT
Google Workspace 问题排查 Earned May 15, 2025 EDT
在 BigQuery 中使用 Gemini 模型 Earned May 15, 2025 EDT
使用 Gemini in BigQuery 提高效率 Earned May 15, 2025 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Apr 23, 2025 EDT
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud Earned Apr 23, 2025 EDT
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned Apr 21, 2025 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned Apr 18, 2025 EDT
从 BigQuery 数据中挖掘数据洞见 Earned Apr 16, 2025 EDT
使用 BigQuery 构建数据仓库 Earned Apr 15, 2025 EDT
Google Workspace 安全性 Earned Apr 15, 2025 EDT
Google Workspace 数据治理 Earned Apr 15, 2025 EDT
Google Workspace 核心服务 Earned Apr 15, 2025 EDT
Google Workspace 用户和资源管理 Earned Apr 15, 2025 EDT
Google Cloud 数据工程简介 Earned Apr 14, 2025 EDT
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep Earned Apr 13, 2025 EDT
Google Cloud 重要基础设施：核心服务 Earned Apr 10, 2025 EDT
Exploring and Preparing your Data with BigQuery Earned Apr 10, 2025 EDT
Google Cloud 重要基础设施：基础 Earned Mar 19, 2025 EDT

完成中级技能徽章课程使用 Agent Platform 探索生成式 AI，展示自己在以下方面的技能： 文本生成技能、用于增强内容创作能力的图像和视频分析技能，以及在 Gemini API 中应用函数调用技术的技能。 了解如何运用先进的 Gemini 技术、探索多模态内容生成方法，并扩展 AI 赋能项目的功能。

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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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本课程旨在帮助 Google Workspace 管理员排查常见的 Google Workspace 问题。学员将练习诊断并解决 Gmail、日历和云端硬盘中的问题，并了解管理控制台的使用方法。学员还将体验如何分析审核日志以排查安全问题，以及收集信息并使用可用资源来排查并报告技术问题。

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本课程展示了如何在 BigQuery 中使用 AI/机器学习模型处理生成式 AI 任务。通过一个涉及客户关系管理的实际应用场景，您将学习到使用 Gemini 模型解决业务问题的工作流程。为了便于理解，本课程还将通过使用 SQL 查询和 Python 笔记本的编码解决方案提供分步指导。

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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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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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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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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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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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本课程旨在帮助学员保护自身 Google Workspace 环境的安全。学员将实施安全系数高的密码政策和两步验证，以管理用户访问权限。然后，他们将利用安全调查工具主动识别和应对安全风险。接下来，他们将管理第三方应用访问权限和移动设备，以确保安全性。最后，学员将强制执行邮件安全和合规措施，以保护组织数据。

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本课程旨在帮助学员掌握在 Google Workspace 环境中管理数据的技能。学员将探索如何在 Gmail 和云端硬盘中利用数据泄露防护规则来防止数据泄露。然后学习如何使用 Google 保险柜来保留、保存和检索数据。接着，学员将学习如何配置数据区域和导出设置，以遵循监管法规。最后，学员将了解如何使用标签对数据进行分类，以强化组织管理并提升安全性。

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本课程旨在让学员全面了解 Google Workspace 核心服务。学员将探索如何启用、停用这些服务（包括 Gmail、Google 日历、云端硬盘、Meet、Chat 和文档）以及为这些服务配置设置。随后，他们将学习如何部署和管理 Gemini，以赋能用户。最后，学员将了解 AppSheet 和 Apps 脚本的应用场景，学习如何使用它们自动执行任务并扩展 Google Workspace 应用的功能。

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本课程旨在帮助您了解 Google Workspace 中的用户和资源管理流程。学员将探索如何根据组织的需求配置组织部门。此外，学员还将了解如何管理各种类型的 Google 群组。他们还将掌握在 Google Workspace 中管理网域设置的专业知识。最后，学员将掌握如何在 Google Workspace 环境中优化和构建资源。

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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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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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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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In this course, we see what the common challenges faced by data analysts are and how to solve them with the big data tools on Google Cloud. You’ll pick up some SQL along the way and become very familiar with using BigQuery and Dataprep to analyze and transform your datasets. This is the first course of the From Data to Insights with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights course.

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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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