Приєднатися Увійти

Apply your skills in Google Cloud console

XIAOKAI REN

Учасник із 2021

Срібна ліга

Кількість балів: 6300
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Earned січ. 23, 2022 EST
Scientific Data Processing Earned січ. 23, 2022 EST
Baseline: Deploy & Develop Earned січ. 23, 2022 EST
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines Earned січ. 23, 2022 EST
Google Developer Essentials Earned січ. 21, 2022 EST
DEPRECATED Language, Speech, Text, & Translation with Google Cloud APIs Earned січ. 20, 2022 EST
Deprecated Kubernetes Solutions Earned січ. 18, 2022 EST
Intro to ML: Language Processing Earned січ. 18, 2022 EST
Use Machine Learning APIs on Google Cloud Earned січ. 18, 2022 EST
Data Science on Google Cloud Earned січ. 16, 2022 EST
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned січ. 13, 2022 EST
Machine Learning APIs Earned січ. 13, 2022 EST
Налаштування Cloud Load Balancing для Compute Engine Earned січ. 9, 2022 EST
Derive Insights from BigQuery Data Earned січ. 8, 2022 EST
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned січ. 7, 2022 EST
Налаштування мережі Google Cloud Earned січ. 7, 2022 EST
Розробка хмарних технологій Earned січ. 7, 2022 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - українська Earned січ. 6, 2022 EST
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML Earned січ. 2, 2022 EST
Початок роботи з даними, машинним навчанням і штучним інтелектом Earned груд. 27, 2021 EST
Підготовка даних для інтерфейсів API машинного навчання в Google Cloud Earned груд. 26, 2021 EST

In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.

Докладніше

Big data, machine learning, and scientific data? It sounds like the perfect match. In this advanced-level quest, you will get hands-on practice with GCP services like Big Query, Dataproc, and Tensorflow by applying them to use cases that employ real-life, scientific data sets. By getting experience with tasks like earthquake data analysis and satellite image aggregation, Scientific Data Processing will expand your skill set in big data and machine learning so you can start tackling your own problems across a spectrum of scientific disciplines.

Докладніше

In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.

Докладніше

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.

Докладніше

This introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.

Докладніше

In this quest you will use a collection of Google APIs that are all related to language, and speech. You will use the Speech-to-Text API to transcribe an audio file into a text file, the Cloud Translation API to translate from one language to another, the Cloud Translation API to detect what language is being used and translate to a different language, the Natural Language API to classify text and analyze sentiment, and create synthetic speech.

Докладніше

Containerized applications have changed the game and are here to stay. With Kubernetes, you can orchestrate containers with ease, and integration with the Google Cloud Platform is seamless. In this advanced-level quest, you will be exposed to a wide range of Kubernetes use cases and will get hands-on practice architecting solutions over the course of 8 labs. From building Slackbots with NodeJS, to deploying game servers on clusters, to running the Cloud Vision API, Kubernetes Solutions will show you first-hand how agile and powerful this container orchestration system is.

Докладніше

It’s no secret that machine learning is one of the fastest growing fields in tech, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory course, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to language processing by taking labs that will enable you to extract entities from text, and perform sentiment and syntactic analysis as well as use the Speech to Text API for transcription.

Докладніше

Earn the advanced skill badge by completing the Use Machine Learning APIs on Google Cloud course, where you learn the basic features for the following machine learning and AI technologies: Cloud Vision API, Cloud Translation API, and Cloud Natural Language API.

Докладніше

This is the first of two Quests of hands-on labs is derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform, 2nd Edition by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this first Quest, covering up through chapter 8, you are given the opportunity to practice all aspects of ingestion, preparation, processing, querying, exploring and visualizing data sets using Google Cloud tools and services.

Докладніше

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.

Докладніше

It's no secret that machine learning is one of the fastest growing fields in tech, and Google Cloud 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 APIs by taking labs like Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API. Looking for a hands-on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? Enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

Докладніше

Пройдіть вступний кваліфікаційний курс Налаштування Cloud Load Balancing для Compute Engine, щоб продемонструвати свої навички: створення й розгортання віртуальних машин у Compute Engine; налаштування мережі й розподілювачів навантаження додатків.

Докладніше

Complete the introductory Derive Insights from BigQuery Data skill badge course to demonstrate skills in the following: Write SQL queries.Query public tables.Load sample data into BigQuery.Troubleshoot common syntax errors with the query validator in BigQuery.Create reports in Looker Studio by connecting to BigQuery data.

Докладніше

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.

Докладніше

Щоб отримати кваліфікаційний значок, пройдіть курс Налаштування мережі Google Cloud. У ньому ви дізнаєтеся про різні способи розгортання й моніторингу додатків, зокрема навчитеся визначати ролі керування ідентифікацією і доступом, надавати або вилучати доступ до проектів, створювати мережі VPC, розгортати й відстежувати віртуальні машини Compute Engine, писати запити SQL, а також по-різному вводити додатки в дію за допомогою Kubernetes.

Докладніше

Цей вступний курс унікальний серед інших курсів. Практичні заняття розроблено так, щоб ІТ-фахівці могли опрацювати теми й сервіси, які ввійдуть до сертифікації Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer. У цей курс входять спеціально розроблені практичні заняття, зокрема присвячені керуванню ідентифікацією і доступом, організації мереж і розгортанню Kubernetes Engine, щоб ви могли перевірити свої знання про Google Cloud. Майте на увазі, що хоча виконання цих практичних занять покращить ваші навички й уміння, радимо також переглянути посібник із підготовки до іспиту й інші доступні ресурси.

Докладніше

Під час курсу ви зможете ознайомитися з продуктами й сервісами Google Cloud для роботи з масивами даних і машинним навчанням, які підтримують життєвий цикл роботи з даними для тренування моделей штучного інтелекту. У курсі розглядаються процеси, проблеми й переваги створення конвеєру масиву даних і моделей машинного навчання з Vertex AI у Google Cloud.

Докладніше

Complete the intermediate Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in the following: building data transformation pipelines to BigQuery using Dataprep by Trifacta; using Cloud Storage, Dataflow, and BigQuery to build extract, transform, and load (ETL) workflows; and building machine learning models using BigQuery ML.

Докладніше

Зараз усі говорять про масиви даних, машинне навчання й штучний інтелект, але це досить вузькоспеціалізовані теми, про які важко знайти матеріали, зрозумілі не лише спеціалістам. На щастя, Google Cloud пропонує зручні сервіси в цих галузях, а завдяки цьому вступному курсу ви зможете ознайомитися з такими інструментами, як BigQuery, Cloud Speech API і Video Intelligence.

Докладніше

Пройдіть вступний кваліфікаційний курс Підготовка даних для інтерфейсів API машинного навчання в Google Cloud, щоб продемонструвати свої навички щодо очистки даних за допомогою сервісу Dataprep by Trifacta, запуску конвеєрів даних у Dataflow, створення кластерів і запуску завдань Apache Spark у Dataproc, а також виклику API машинного навчання, зокрема Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API і Video Intelligence API.

Докладніше