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青铜联赛

109160 积分
融会贯通：为云数据分析师岗位做好准备 Earned Oct 29, 2025 EDT
讲故事的力量：如何在云端可视化数据 Earned Oct 29, 2025 EDT
云端数据转换 Earned Oct 29, 2025 EDT
云端数据管理和存储 Earned Oct 28, 2025 EDT
Google Cloud 数据分析功能简介 Earned Oct 28, 2025 EDT
Google Cloud 数据工程简介 Earned Mar 27, 2025 EDT
Workspace: Add-ons Earned Feb 16, 2025 EST
使用 Gemini in BigQuery 提高效率 Earned Feb 15, 2025 EST
保护软件交付流程 Earned Feb 15, 2025 EST
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure Earned Feb 15, 2025 EST
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned Feb 14, 2025 EST
Google 开发者基础知识 Earned Feb 14, 2025 EST
在 BigQuery 中使用 Gemini 模型 Earned Feb 14, 2025 EST
[DEPRECATED] 面向数据科学家和分析师的 Gemini Earned Feb 14, 2025 EST
在 Google Cloud 中实施 Sensitive Data Protection Earned Feb 9, 2025 EST
保护 Lakehouse 数据 Earned Feb 7, 2025 EST
Google Cloud 云计算基础知识 Earned Feb 7, 2025 EST
使用多模态 Gemini 和多模态 RAG 检查富文档 Earned Feb 6, 2025 EST
使用 Agent Platform 探索生成式 AI Earned Feb 6, 2025 EST
使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用 Earned Feb 6, 2025 EST
Build Custom Processors with Document AI [Deprecated] Earned Feb 5, 2025 EST
在 Vertex AI 上构建和部署机器学习解决方案 Earned Feb 5, 2025 EST
在 Google Cloud　上使用 Machine Learning API Earned Feb 3, 2025 EST
用 Document AI 实现大规模自动数据采集 Earned Feb 2, 2025 EST
使用预训练 API 实现语音和语言解决方案 Earned Feb 2, 2025 EST
使用 Gemini 和 Imagen 构建实用 AI 应用 Earned Feb 1, 2025 EST
在 Agent Platform 中设计提示 Earned Feb 1, 2025 EST
Level 1: Data Operations and Workflow Optimization Earned Jan 27, 2025 EST
Skills Boost Arcade Trivia January 2025 Week 4 Earned Jan 25, 2025 EST
The Arcade Trivia January 2025 Week 3 Earned Jan 25, 2025 EST
The Arcade Trivia January 2025 Week 2 Earned Jan 15, 2025 EST
The Arcade Trivia January 2025 Week 1 Earned Jan 14, 2025 EST
BigQuery 流式数据分析 Earned Nov 27, 2024 EST
Launching into Machine Learning Earned Aug 5, 2024 EDT
Google Cloud 上的 AI 和机器学习简介 Earned Aug 5, 2024 EDT
使用 Google Cloud Operations 进行扩缩 Earned Aug 3, 2024 EDT
Google Cloud 带来信任与安全 Earned Aug 3, 2024 EDT
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud Earned Aug 3, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud Earned Aug 3, 2024 EDT
使用 Google Cloud 进行基础设施和应用的现代化改造 Earned Aug 2, 2024 EDT
借助 Google Cloud 人工智能进行创新 Earned Aug 2, 2024 EDT
使用 Google Cloud 探索数据转换 Earned Aug 2, 2024 EDT
利用 Google Cloud 实现数字化转型 Earned Aug 2, 2024 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations Earned Aug 2, 2024 EDT
使用 Google Cloud Observability 进行监控和记录 Earned Aug 2, 2024 EDT
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned Jul 31, 2024 EDT
用 Google Data Cloud 共享数据 Earned Jul 28, 2024 EDT
使用 Dataplex 整理和治理数据 Earned Jul 28, 2024 EDT
为 Looker 信息中心和报告准备数据 Earned Jul 27, 2024 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned Jul 25, 2024 EDT
The Arcade Trivia June 2024 Week 3 Earned Jul 10, 2024 EDT
The Arcade June Speedrun Earned Jul 6, 2024 EDT
Google Cloud 云计算基础课程：云计算基础知识 Earned Jul 1, 2024 EDT
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的基础设施 Earned Jul 1, 2024 EDT
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的网络服务和安全性 Earned Jul 1, 2024 EDT
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI Earned Jul 1, 2024 EDT
在 Google Cloud 上设置应用开发环境 Earned Jul 1, 2024 EDT
为 Compute Engine 实现云负载均衡 Earned Jul 1, 2024 EDT
构建安全的 Google Cloud 网络 Earned Jun 30, 2024 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned Jun 23, 2024 EDT
Data Transformation in the Cloud Earned Jun 23, 2024 EDT
Data Management and Storage in the Cloud Earned Jun 22, 2024 EDT
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud Earned Jun 21, 2024 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job Earned Jun 20, 2024 EDT
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep Earned Jun 17, 2024 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines Earned Jun 16, 2024 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Jun 15, 2024 EDT
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据 Earned Jun 15, 2024 EDT
使用 Knowledge Catalog 构建数据网格 Earned Jun 15, 2024 EDT
The Arcade Certification Zone June 2024 Earned Jun 13, 2024 EDT
利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理 Earned Jun 12, 2024 EDT
使用 BigQuery 构建数据仓库 Earned Jun 6, 2024 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Warehousing Earned Jun 6, 2024 EDT
从 BigQuery 数据中挖掘数据洞见 Earned Jun 4, 2024 EDT
The Arcade Trivia June 2024 Week 1 Earned Jun 4, 2024 EDT
Level 3: GenAIus Travels Earned Jun 4, 2024 EDT
Level 1: Security and Compliance Earned May 24, 2024 EDT

本课程是 Google Cloud 数据分析认证计划的第五门课程（共五门）。在本课程中，你将综合运用前 4 门课程所学的基础知识和技能，实操完成一个结业项目，全面探索整个数据生命周期。您将练习使用云端工具来有效地获取、存储、处理、分析、直观呈现数据并传达数据分析洞见。课程结束时，您将完成一个项目，证明您在以下方面的熟练程度：高效地设计数据结构以整理来自多个来源的数据、向不同利益相关方展示解决方案，以及使用云端软件直观呈现数据分析洞见。您还将更新个人简历并练习面试技巧，为求职申请与面试环节做好准备。

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本课程是 Google Cloud 数据分析认证计划的第四门课程（共五门课程）。在本课程中，您将重点学习在云端可视化数据的相关技能，其中数据可视化可分为五个关键阶段：讲故事、规划、探索数据、构建可视化图表以及与他人共享数据。您还将获得实操经验，尝试使用 UI（界面）/UX（用户体验）技能来制作线框图，从而设计出有影响力的云原生可视化图表，并使用云原生数据可视化工具来探索数据集、创建报告和构建信息中心，从而推动决策并促进协作。

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本课程是 Google Cloud 数据分析认证计划的第三门课程（共五门）。在本课程中，您将首先了解从收集数据到获取数据分析洞见的整个数据历程。然后，您将学习如何使用 SQL 将原始数据转换为可用格式。接下来，您将学习如何使用数据流水线转换大量数据。最后，您会获得相关经验，熟悉如何将数据转换策略应用于真实数据集以满足业务需求。

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本课程是 Google Cloud 数据分析认证计划的第二门课程（共五门）。在本课程中，您将探索数据的结构形式和组织方式。您将获得数据湖仓一体架构和云组件（如 BigQuery、Google Cloud Storage 和 DataProc）的实操经验，以便高效地存储、分析和处理大型数据集。

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本课程是 Google Cloud 数据分析认证的第一门课程（共五门）。在本课程中，您将认识云数据分析领域，并了解云数据分析师在数据获取、存储、处理和可视化方面的角色和职责。您将探索 BigQuery 和 Cloud Storage 等基于 Google Cloud 的工具的架构，以及如何使用这些工具有效地设计数据结构，以及展示和报告数据。

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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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This course demonstrates the power of integrating Google Cloud services and tools with Workspace applications - like using Node.js to build a survey bot, the Natural Language API to recognize sentiment in a Google Doc, and building a chat bot with Apps Script.

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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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完成中级技能徽章课程保护软件交付流程，展示您能够熟练地根据 DevSecOps 原则，主动将安全措施集成到软件开发生命周期 (SDLC) 中。 您将学习如何利用 Google Kubernetes Engine (GKE) 和 Cloud Run 安全地部署容器映像，如何实现自动漏洞扫描以主动识别风险，以及如何使用 Artifact Registry 简化应用开发，同时保持对安全性的关注。此外，您还将掌握以下技能：集成 Cloud Build 以实现稳健的开发流程，以及实现准入控制政策以对环境进行精细控制。

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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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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.

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本入门级课程将向应用开发者介绍 Google Cloud 生态系统如何帮助他们构建安全、可伸缩且智能的云原生应用。您将学习如何在不设置基础设施的情况下开发和扩缩应用、 运行数据分析、从数据中获取分析洞见，以及使用预训练的机器学习 API 进行开发，从而在不是机器学习专家的情况下也能利用机器学习。您还将体验各种 Google 服务和 API 之间的无缝集成，从而创建智能应用。

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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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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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完成 在 Google Cloud 中实施 Sensitive Data Protection 这一入门级技能徽章课程，展示您在以下方面的技能：使用 Sensitive Data Protection 服务 （包括 Cloud Data Loss Prevention API）来检查和隐去 Google Cloud 中的敏感数据，并对敏感数据进行去标识处理。

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完成保护 Lakehouse 数据这一入门级技能徽章课程，展示您在以下方面的技能：使用 IAM、BigQuery、Lakehouse 和 Knowledge Catalog 中的 Data Catalog 创建和保护 Lakehouse 表。

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完成Google Cloud 云计算基础知识挑战任务，赢取技能徽章。 您将学习如何在　Compute Engine　中使用虚拟机 (VM)、永久性 磁盘和 Web 服务器。

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完成中级技能徽章课程使用多模态 Gemini 和多模态 RAG 检查富文档，展示您在以下方面的技能： 将多模态与 Gemini 配合使用，从而使用多模态提示从文本数据和视觉数据中提取信息、生成视频说明、 检索视频中不包含的额外信息； 将多模态检索增强生成 (RAG) 与 Gemini 配合使用，以构建包含文本和图片的文档的元数据、获取所有相关文本块并输出引用。

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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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完成中级技能徽章课程“使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用”，展示您在以下方面的技能： 文本生成、通过 Python SDK 和 Gemini API 应用函数调用，以及通过 Cloud Run 部署 Streamlit 应用。 您将了解如何以不同方式通过提示来让 Gemini 生成文本、使用 Cloud Shell 进行测试，以及如何迭代 Streamlit 应用，随后将其封装成 Docker 容器并部署在 Cloud Run 中。

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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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完成在 Vertex AI 上构建和部署机器学习解决方案课程，赢取中级技能徽章。 在此课程中，您将了解如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI Platform、AutoML 以及自定义训练服务来 训练、评估、调优、解释和部署机器学习模型。 此技能徽章课程的目标受众是专业的数据科学家和机器学习 工程师。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的专属数字徽章，旨在认可 您对 Google Cloud 产品与服务的熟练度；您需要在 交互式实操环境中参加考核，证明自己运用所学知识的能力后才能获得此徽章。完成此技能徽章课程 和作为最终评估的实验室挑战赛，即可获得数字徽章， 在您的人际圈中炫出自己的技能。

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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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完成用 Document AI 实现大规模自动数据采集课程，赢取入门级技能徽章。在本课程中，您将学习如何使用 Document AI 提取、处理和采集数据。

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完成使用预训练 API 实现语音和语言解决方案课程以获得技能徽章，了解如何使用与语音相关的 API 工具来合成和转录语音。

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完成“使用 Gemini 和 Imagen 构建实际 AI 应用”技能徽章入门课程，展示您在以下方面的技能：图像识别、自然语言处理、 使用 Google 强大的 Gemini 和 Imagen 模型生成图像、在 Vertex AI 平台上部署应用。

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完成 在 Agent Platform 中设计提示入门技能徽章课程，展示以下方面的技能： Agent Platform 中的提示工程、图片分析和多模态生成式技术。探索如何编写有效的提示，指导生成式 AI 输出， 以及将 Gemini 模型应用于真实的营销场景。

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Earn your first Google Cloud Credential in 2025 by learning data operations and workflow optimization. Get hands-on with tools like Cloud Dataprep, BigLake, and Config Sync to simplify data management, reduce costs, and automate tasks. Whether you're analyzing BigQuery logs or organizing data in BigLake, these labs are designed to improve your workflow—no experience needed!

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Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for January Week 4! 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 January Trivia Week 4 badge!

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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for January Week 3! 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 January Trivia Week 3 badge!

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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for January Week 2! 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 January Trivia Week 2 badge!

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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for January 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 January Trivia Week 1 badge!

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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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The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.

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本课程介绍 Google Cloud 的 AI 和机器学习 (ML) 能力，重点讲解如何开发生成式和预测式 AI 项目。本课程将探讨“数据到 AI”全生命周期中的多种技术、产品和工具，并通过互动练习帮助数据科学家、AI 开发者和机器学习工程师提升专业能力。

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各种规模的组织都在利用云的强大功能和灵活性来改变运营方式。然而，有效管理和扩缩云资源可能是一项复杂的任务。本课程探讨了云中现代运营、可靠性和弹性方面的基本概念，以及 Google Cloud 如何帮助支持这些工作。 作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分，本课程旨在帮助个人在自己的岗位上成长，并为企业谋求未来发展。

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随着组织将数据和应用迁移到云端，他们必须妥善应对快速变化的安全挑战格局。本课程将探讨云安全基础知识、Google Cloud 基于安全性设计的基础设施的价值以及纵深防御策略，并重点介绍依托 AI 的运营和合规工具如何帮助组织满足严格的全球监管要求。 作为“Cloud Digital Leader 学习路线”的一部分，本课程旨在帮助个人提升职业素养，并为企业谋求未来发展。

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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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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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许多传统企业都在使用无法满足现代客户期望的旧式系统和应用。业务领导者往往需要在维护老旧的 IT 系统和投资新产品与服务之间做出选择。本课程探讨了这些挑战，并提供了利用云技术克服这些挑战的解决方案。 作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分，本课程旨在帮助个人在工作中成长，并为企业打造美好未来。

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人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 代表着信息技术领域的重要演变，正在迅速改变各行各业。《利用 Google Cloud 人工智能进行创新》探讨了组织如何使用 AI 和机器学习来转变业务流程。 本课程是“Cloud Digital Leader 学习路线”的一部分，旨在帮助个人在自己的角色中不断成长，并为企业谋求未来发展。

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云技术是一项强大的资产，与数据相结合后，它将成为创新和提升客户体验的催化剂。《使用 Google Cloud 探索数据转换》课程探讨了组织如何利用云技术让数据更易于访问、更具实用价值和商业价值。 作为“Cloud Digital Leader 学习路线”的一部分，本课程旨在帮助个人提升职业素养，并为企业谋求未来发展。

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数字化转型是现代组织的必经之路，而扎实掌握云计算基础知识，是推动实质性创新的第一步。《利用 Google Cloud 实现数字化转型》课程将讲解核心技术与战略框架，助力组织实现运营现代化。本课程介绍关于云的基本概念、全球网络基础设施和责任共担模式，帮助领导者从容推进上云进程。 作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分，本课程旨在帮助学员提升岗位能力，从而为企业打造美好未来。

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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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完成入门级使用 Google Cloud Observability 进行监控和记录技能徽章课程， 展示自己在以下方面的技能：监控 Compute Engine 中的虚拟机； 利用 Cloud Monitoring 监控多个项目；将监控和日志记录功能扩展到 Cloud Functions； 创建和发送自定义应用指标；以及根据自定义指标配置 Cloud Monitoring 提醒。

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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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完成为 Looker 信息中心和报告准备数据入门级技能徽章课程， 展现您在以下方面的技能：对数据进行过滤、排序和透视；将来自不同 Looker 探索的结果合并； 以及使用函数和运算符构建 Looker 信息中心和报告以用于数据分析和可视化。

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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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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for June Week 3! 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 3 badge!

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Race to the finish line with the Arcade June Speedrun and pick up valuable skills along with an exclusive Google Cloud Credential. Get hands-on experience with APIs, learn how to build a serverless app, and more! No prior experience needed.

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Google Cloud 云计算基础课程面向云计算零基础或经验较少的人群。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，并掌握部分实操技能。 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 本课是第一门课程，概述了云计算、Google Cloud 的使用方式以及各种计算选项。

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Google Cloud 云计算基础课程面向云计算零基础或经验较少的人群。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，并掌握部分实操技能。 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

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Google Cloud 云计算基础课程面向几乎没有云计算背景或经验的人士。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。 完成本课程系列后，学员将能够阐述这些概念，并展示一定的实操技能。 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 本课是第三门课程，介绍云端自动化和管理工具以及如何构建安全网络。

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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“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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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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This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.

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This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.

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This is the second of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll explore how data is structured and organized. You’ll gain hands-on experience with the data lakehouse architecture and cloud components like BigQuery, Google Cloud Storage, and DataProc to efficiently store, analyze, and process large datasets.

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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.

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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.

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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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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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Google Cloud Certifications provide a tangible way for you to demonstrate your skills to potential or current employers. These certifications incorporate performance-based questions, testing your hands-on expertise through practical tasks. Begin your journey towards becoming a Google Certified Professional with the help of the Arcade Cert Zone. Be one of the first 20 people to complete the challenge and earn a 100% discount voucher for your next Google Cloud Digital Leader Examination. Welcome!

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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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Looking to build or optimize your data warehouse? Learn best practices to Extract, Transform, and Load your data into Google Cloud with BigQuery. In this series of interactive labs you will create and optimize your own data warehouse using a variety of large-scale BigQuery public datasets. 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. 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 Cloud digital 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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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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Excited to follow your favorite soccer/football stars on their next quest? Use GenAIus Travel Guides to learn how to interact with chat applications, master prompt engineering, understand the importance of context in AI, and work with Generative AI. Earn an exclusive Google Cloud Generative AI Credential and showcase your new skills! No prior experience needed!

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Today's fast-paced digital world needs security experts. Become one by mastering the fine points of security and compliance in the Cloud! Boost your skillset with a Google Cloud Credential- No prior experience required!

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