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Oscar Enrique Motta Cruz

成为会员时间：2022

使用 BigQuery 机器学习推理功能 Earned Jul 27, 2026 EDT
[DEPRECATED] 面向数据科学家和分析师的 Gemini Earned Jul 25, 2026 EDT
开发 Google Cloud 网络 Earned Jul 25, 2026 EDT
Google Chat 中的 Gemini Earned Jul 12, 2026 EDT
[DEPRECATED] Enterprise Database Migration Earned Jul 11, 2026 EDT
生成式 AI 智能体：助力组织转型 Earned Mar 26, 2026 EDT
生成式 AI 应用：改变工作方式 Earned Mar 25, 2026 EDT
生成式 AI：全面了解生成式 AI Earned Mar 24, 2026 EDT
生成式 AI：剖析基本概念 Earned Mar 23, 2026 EDT
生成式 AI：不只是聊天机器人 Earned Mar 18, 2026 EDT
Managing Cloud Infrastructure with Terraform Earned Jan 9, 2026 EST
Google Cloud 重要基础设施：基础 Earned Nov 28, 2025 EST
[DEPRECATED] 适用于端到端 SDLC 的 Gemini Earned Nov 27, 2025 EST
在关联工作表中分析 BigQuery 数据 Earned Nov 26, 2025 EST
[DEPRECATED] Gmail Earned Nov 20, 2025 EST
基准：基础架构 Earned Nov 20, 2025 EST
[DEPRECATED] 适用于应用开发者的 Gemini Earned Nov 15, 2025 EST
Select a Google Cloud Database for Your Applications Earned Nov 8, 2025 EST
Google Vids 中的 Gemini Earned Nov 8, 2025 EST
Google 云端硬盘中的 Gemini Earned Nov 8, 2025 EST
Google Meet 中的 Gemini Earned Nov 8, 2025 EST
Google 表格中的 Gemini Earned Nov 8, 2025 EST
Google 幻灯片中的 Gemini Earned Nov 8, 2025 EST
Google 文档中的 Gemini Earned Nov 7, 2025 EST
Gmail 中的 Gemini Earned Nov 7, 2025 EST
内置 Gemini 的 Google Workspace：AI 工作流基础知识 Earned Nov 7, 2025 EST
在 Looker 中管理数据模型 Earned Nov 6, 2025 EST
Introduction to Looker Earned Oct 18, 2025 EDT
BigQuery for Data Analysts Earned Oct 18, 2025 EDT
Google Cloud 数据分析基础知识 Earned Oct 18, 2025 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Locales Earned Oct 10, 2025 EDT
使用 BigQuery 实现多模态向量搜索 Earned Aug 9, 2025 EDT
使用 BigQuery 创建嵌入、向量搜索和 RAG Earned Aug 7, 2025 EDT
在 BigQuery 中使用 Gemini 模型 Earned Aug 6, 2025 EDT
使用 Gemini in BigQuery 提高效率 Earned Jul 20, 2025 EDT
Google Cloud 上的 AI 和机器学习简介 Earned May 21, 2025 EDT
了解 Looker 中的 LookML Earned Nov 28, 2022 EST
在 Looker 中构建 LookML 对象 Earned Nov 16, 2022 EST
在 Looker 中应用高级 LookML 概念 Earned Nov 14, 2022 EST
为 Looker 信息中心和报告准备数据 Earned Jul 8, 2022 EDT
用　Database Migration Service　将 MySQL 数据迁移至 Cloud SQL Earned Jun 6, 2022 EDT
Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals Earned Jun 2, 2022 EDT
Developing Data Models with LookML Earned May 27, 2022 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker Earned May 24, 2022 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned May 16, 2022 EDT
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications Earned May 16, 2022 EDT
使用 BigQuery 构建数据仓库 Earned May 16, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned May 13, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Warehousing Earned May 13, 2022 EDT
面向机器学习的 BigQuery Earned May 13, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery for Marketing Analysts Earned May 12, 2022 EDT
云工程 Earned May 10, 2022 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned May 10, 2022 EDT
Google Cloud 基础知识 Earned May 10, 2022 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned May 6, 2022 EDT
通过 BigQuery ML 创建机器学习模型 Earned May 5, 2022 EDT
从 BigQuery 数据中挖掘数据洞见 Earned May 5, 2022 EDT
Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud Earned May 4, 2022 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery Earned May 3, 2022 EDT
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据 Earned Apr 28, 2022 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights Earned Apr 27, 2022 EDT
Exploring and Preparing your Data with BigQuery Earned Apr 20, 2022 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Apr 10, 2022 EDT
Google Cloud 基础知识：核心基础设施 Earned Apr 8, 2022 EDT
在 Google Cloud 上设置应用开发环境 Earned Apr 5, 2022 EDT
为 Compute Engine 实现云负载均衡 Earned Mar 30, 2022 EDT

了解 BigQuery 机器学习推理功能，以及数据分析师为何应使用该功能，它有哪些应用场景，有哪些受支持的机器学习模型。您还将了解如何在 BigQuery 中创建和管理这些机器学习模型。

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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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本课程介绍如何使用 Google Chat 中的 Gemini 来简化商务消息收发。了解如何利用摘要功能过滤通知干扰，使用自然语言搜索功能查找深埋的决策信息，以及借助实时写作工具优化消息语气。

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This course is intended to give architects, engineers, and developers the skills required to help enterprise customers architect, plan, execute, and test database migration projects. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs participants move databases to Google Cloud while taking advantage of various services. This course covers how to move on-premises, enterprise databases like SQL Server to Google Cloud (Compute Engine and Cloud SQL) and Oracle to Google Cloud bare metal.

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“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“Gen 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与世界的互动方式。作为领导者，应该如何利用生成式 AI 来推动实际业务成果？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/服务，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“Gen AI Leader”学习路线的第二门课程。在本课程中，您将探索 AI、机器学习和生成式 AI 之间的差异，了解各种数据类型如何赋能生成式 AI 来应对业务挑战，从而了解生成式 AI 的基本概念。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 开发与部署面临哪些关键挑战。

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生成式 AI：不只是聊天机器人是 Gen AI Leader 学习路线的第一门课程，没有前提条件要求。本课程旨在带您超越对聊天机器人的浅层认知，深入挖掘生成式 AI 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，它们对于利用生成式 AI 的强大功能至关重要。本课程还将提供指导，让您了解在为组织制定成功的生成式 AI 策略时，应考虑哪些重要因素。

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In this Quest, the experienced user of Google Cloud will learn how to describe and launch cloud resources with Terraform, an open source tool that codifies APIs into declarative configuration files that can be shared amongst team members, treated as code, edited, reviewed, and versioned. In these nine hands-on labs, you will work with example templates and understand how to launch a range of configurations, from simple servers, through full load-balanced applications.

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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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在本课程中，您将了解 Gemini（Google Cloud 推出的一款依托生成式 AI 的协作工具）如何帮助您使用 Google 产品和服务开发、测试、部署和管理应用。在 Gemini 的协助下，您可以学习如何开发和构建 Web 应用、修复应用中的错误、开发测试和查询数据。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改进软件开发生命周期 (SDLC)。 Duet AI 已更名为 Gemini，这是我们的新一代模型。

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完成在关联工作表中分析 BigQuery 数据这一技能徽章课程，展示您能够使用关联工作表，在 Google 表格的电子表格中访问、分析、可视化并共享数十亿行 BigQuery 数据。

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Gmail is Google’s cloud based email service that allows you to access your messages from any computer or device with just a web browser. In this course, you’ll learn how to compose, send and reply to messages. You will also explore some of the common actions that can be applied to a Gmail message, and learn how to organize your mail using Gmail labels. You will explore some common Gmail settings and features. For example, you will learn how to manage your own personal contacts and groups, customize your Gmail Inbox to suit your way of working, and create your own email signatures and templates. Google is famous for search. Gmail also includes powerful search and filtering. You will explore Gmail’s advanced search and learn how to filter messages automatically.

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如果您是一位入门级云开发者， 在学习了“Google Cloud 基础知识”课程之后，想要寻求真正的实操机会，这门课程就是您的不二之选。您将获得宝贵的实操经验， 通过多个实验深入探索 Cloud Storage 以及 Monitoring 和 Cloud Functions 等其他关键应用服务。您将掌握一系列宝贵技能， 在 Google Cloud 的任何计划中，这些技能都能发挥作用。

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在本课程中，您将了解 Google Cloud 中依托生成式 AI 技术的协作工具 Gemini 如何帮助开发者构建应用。您将学习如何向 Gemini 输入提示，让其为您解释代码、推荐 Google Cloud 服务并为您的应用生成代码。您将通过实操实验体验 Gemini 对应用开发工作流的改进作用。 Duet AI 已更名为 Gemini，这是我们的新一代模型。

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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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本课程将介绍 Google Vids，这是 Google Workspace 中一款由 AI 赋能的创作工具，可帮助您将原始文档转换为专业、引人入胜的视频，无需任何编辑经验。您将学习如何使用模板和自动化工具快速生成草稿，以及如何通过基于转写稿的编辑、动态视觉增强和自定义音乐来定制内容。最后，您将探索如何集成 AI 虚拟形象和旁白，在各种业务场景中无缝讲解演示文稿。

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本课程介绍如何在 Google 云端硬盘中使用 Gemini 来管理和检索文件。了解如何使用自然语言定位资源、在无需打开文件的情况下通过 AI 概览直接提取特定事实、即时总结多种媒体格式的内容，并将文件集合保存为“项目”以进行可重复的研究。

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本课程介绍如何使用 Google Meet 中的 Gemini 来提升视频协作体验。了解如何自动生成会议记录、利用实时文本和语音翻译功能、在不打扰他人的情况下快速了解错过的讨论，以及即时优化音视频质量。

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本课程介绍如何使用 Google 表格中的 Gemini 自动整理数据和处理复杂数字。了解如何根据原始文本构建表格、使用自然语言自动填充数据、按需生成原生电子表格公式，以及快速提取高级分析洞见或可视化图表，而无需具备高级电子表格专业知识。

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本课程将介绍如何利用 Google 幻灯片中的 Gemini 将构思转化为极具视觉冲击力的演示文稿。学习如何通过单个提示词或现有源文档生成结构化幻灯片组，利用自动设计增强功能优化布局，创建自定义矢量图和照片，并动态撰写幻灯片正文及精准的演讲者备注。

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本课程介绍如何使用 Google 文档中的 Gemini 来简化写作和内容创作。了解如何从头开始起草文档，使用互动式工具优化写作语气和清晰度，总结复杂文件，以及将长篇文本无缝转换为适用于其他 Google Workspace 应用的结构化资产。

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本课程介绍如何使用 Gmail 中的 Gemini 来优化邮件管理。了解如何总结冗长的会话串、使用自然语言检索信息、起草专业回复，以及直接在收件箱中整理沟通策略。

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Gemini for Google Workspace 可在 Google Workspace 中为客户提供生成式 AI 功能。在本学习路线中，您将了解 Gemini 的主要功能，以及如何在 Google Workspace 中使用它们来提高工作效率。

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完成中级技能徽章课程在 Looker 中管理数据 模型，展示以下方面的技能：维护 LookML 项目的健康状况；利用 SQL Runner 进行数据验证；采用 LookML 最佳实践；优化查询和 报告；以及实现永久性派生表和缓存政策。

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In this introductory course, you'll learn how Looker can help you explore, analyze, and visualize your data to drive better decisions. Through a combination of video lectures and demos, you'll discover how to connect to various data sources, build interactive dashboards, and perform effective data analysis. Whether you're a data analyst, BI analyst, data scientist or business user, this course will equip you with the foundational knowledge to start using Looker effectively, regardless of your background.

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This course is designed for data analysts who want to learn about using BigQuery for their data analysis needs. Through a combination of videos, labs, and demos, we cover various topics that discuss how to ingest, transform, and query your data in BigQuery to derive insights that can help in business decision making.

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了解如何在 Google Cloud 上将原始数字转化为清晰、以数据为依据的决策。通过实操实验和实际应用场景，本新手级课程将引导您在 BigQuery 中查询数据、在 Looker 中探索趋势，以及在数据洞察中制作可共享的交互式报告。

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This course, Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Locales, is intended for non-English learners. If you want to take this course in English, please enroll in Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud. The two key components of any data pipeline are data lakes and warehouses. This course highlights use-cases for each type of storage and dives into the available data lake and warehouse solutions on Google Cloud in technical detail. Also, this course describes the role of a data engineer, the benefits of a successful data pipeline to business operations, and examines why data engineering should be done in a cloud environment. This is the first course of the Data Engineering on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Building Batch Data Pipelines on Google Cloud course.

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完成中级技能徽章课程“使用 BigQuery 实现多模态向量搜索”， 展示自己在以下方面的技能：使用 Gemini in BigQuery 生成和调试 SQL；进行情感分析； 总结文本和识别关键字；生成嵌入；创建 RAG（检索增强生成）流水线； 以及实现多模态向量搜索。

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本课程探讨 BigQuery 中用于减轻 AI 幻觉的检索增强生成 (RAG) 解决方案。BigQuery 引入了 RAG 工作流，其中涵盖了创建嵌入、搜索向量空间和生成更优质的回答。本课程解释了这些步骤背后的概念原理，以及这些步骤在 BigQuery 中的实际实施过程。学完本课程后，学员将能够使用 BigQuery 和生成式 AI 模型（如 Gemini）以及嵌入模型来构建 RAG 流水线，以解决在具体情况下遇到的 AI 幻觉问题。

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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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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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在本课程中，您将通过实操练习掌握 Looker 中的 LookML。您将学习如何编写 LookML 代码来创建新的维度和度量、创建派生表并将其与“探索”联接、为“探索”设置过滤条件， 以及在 LookML 中定义缓存政策。

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完成在 Looker 中构建 LookML 对象入门技能徽章课程，展示以下方面的技能： 构建新的维度、测量、视图和派生表；根据需求设置测量的过滤条件和 类型；更新维度和测量； 构建并优化探索；将视图联接到现有探索；并根据业务需求 决定要创建哪些 LookML 对象。

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在本课程中，您将获得在 Looker 中应用高级 LookML 概念 的实践经验。您将学习如何使用 Liquid 自定义和创建动态 维度和测量、创建动态 SQL 派生表和自定义原生 派生表，并运用扩展功能来模块化你的 LookML 代码

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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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完成用　Database Migration Service　将 MySQL 数据迁移至 Cloud SQL 这一入门级的技能徽章课程，展示您在以下方面的技能： 使用 Database Migration Service 中提供的不同作业类型和连接选项，将 MySQL 数据迁移到 Cloud SQL； 以及在运行 Database Migration Service 作业时 迁移 MySQL 用户数据。

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Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals introduces important concepts and terminology for working with Google Cloud. Through videos and hands-on labs, this course presents and compares many of Google Cloud's computing and storage services, along with important resource and policy management tools.

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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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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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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.

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In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.

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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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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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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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想要仅使用 SQL 就能在几分钟内构建机器学习模型，而不是花费数小时？BigQuery 借助机器学习，数据分析师能够使用现有的 SQL 工具和技能创建、训练、评估机器学习模型，并使用这些模型进行预测， 从而实现机器学习的普及。在 本系列实验中，您将尝试不同的模型类型，并了解 如何构建出色的模型。

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Want to turn your marketing data into insights and build dashboards? Bring all of your data into one place for large-scale analysis and model building. Get repeatable, scalable, and valuable insights into your data by learning how to query it and using BigQuery. 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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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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在本入门级课程中，您将了解 Google Cloud 的基础工具和服务。此课程提供了可选视频， 旨在帮助您深入了解和回顾实验中涉及的概念。Google Cloud 基础知识是推荐给 Google Cloud 学员的第一门课程 - 即使您几乎没有云相关知识，也能从中获得实践 经验，并将其直接运用于您的首个 Google Cloud 项目。从编写 Cloud Shell 命令和部署您的第一个虚拟机，到在 Kubernetes Engine 上运行应用 或者使用负载均衡，“Google Cloud 基础知识”都是您了解该平台 基本功能的首选入门级课程。

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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.

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完成中级技能徽章课程通过 BigQuery ML 创建机器学习模型，展示您在以下方面的技能： 使用 BigQuery ML 创建和评估机器学习模型，以执行数据预测。

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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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In this course, we define what machine learning is and how it can benefit your business. You'll see a few demos of ML in action and learn key ML terms like instances, features, and labels. In the interactive labs, you will practice invoking the pretrained ML APIs available as well as build your own Machine Learning models using just SQL with BigQuery ML.

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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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This is the second course in the Data to Insights course series. Here we will cover how to ingest new external datasets into BigQuery and visualize them with Looker Studio. We will also cover intermediate SQL concepts like multi-table JOINs and UNIONs which will allow you to analyze data across multiple data sources. Note: Even if you have a background in SQL, there are BigQuery specifics (like handling query cache and table wildcards) that may be new to you. After completing this course, enroll in the Achieving Advanced Insights with BigQuery course.

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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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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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“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“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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