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Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Apr 15, 2026 EDT
基本概念：基礎架構
Earned Feb 13, 2026 EST
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Jan 16, 2026 EST
Preparing for your Professional Data Engineer Journey
Earned Jan 9, 2026 EST
Google Cloud 中的資料工程簡介
Earned Dec 10, 2025 EST
Google Cloud 的 AI 和機器學習服務簡介
Earned Nov 26, 2025 EST
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.
如果您是剛起步的雲端開發人員， 想在 Google Cloud Essentials 外獲得更多實作經驗，歡迎參加本課程。您將透過實作實驗室， 深入瞭解 Cloud Storage 和其他重要應用程式服務，例如： Monitoring 和 Cloud Functions。您將習得 在任何 Google Cloud 專案都適用的寶貴技能。
本課程旨在提供必要的知識和工具，協助您探索機器學習運作團隊在部署及管理生成式 AI 模型時面臨的獨特挑戰，並瞭解 Vertex AI 如何幫 AI 團隊簡化機器學習運作程序，打造成效非凡的生成式 AI 專案。
This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.
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。
本課程介紹 Google Cloud 的 AI 和機器學習 (ML) 功能，著重說明如何開發生成式和預測式 AI 專案。我們也會探討「從資料到 AI」整個生命週期都適用的技術、產品和工具，並透過互動式練習，協助資料科學家、AI 開發人員和機器學習工程師精進專業知識。