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Mykhailo Prochkaruk

成为会员时间：2022

钻石联赛

29698 积分
使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用 Earned Oct 18, 2025 EDT
使用多模态 Gemini 和多模态 RAG 检查富文档 Earned Oct 18, 2025 EDT
使用 Agent Platform 探索生成式 AI Earned Oct 17, 2025 EDT
Build Custom Processors with Document AI [Deprecated] Earned Oct 17, 2025 EDT
使用 Gemini 和 Imagen 构建实用 AI 应用 Earned Oct 17, 2025 EDT
在 Agent Platform 中设计提示 Earned Oct 17, 2025 EDT
使用 Eventarc 构建事件驱动型应用 Earned Oct 16, 2025 EDT
在 Google Cloud 上存储、处理和管理数据 - 控制台 Earned Oct 16, 2025 EDT
监控和管理 Google Cloud 资源 Earned Oct 16, 2025 EDT
使用 API Gateway 部署和保护无服务器 API Earned Oct 16, 2025 EDT
实现云协作和生产力工作流 Earned Oct 15, 2025 EDT
在 Google App Engine 上部署和管理应用 Earned Oct 15, 2025 EDT
使用 Cloud Run Functions 构建无服务器应用 Earned Oct 15, 2025 EDT
实现 Cloud Storage 和数据保护解决方案 Earned Oct 15, 2025 EDT
实现事件驱动的即时消息和自动化工作流 Earned Oct 15, 2025 EDT
创建图片标注模型 Earned Jul 10, 2023 EDT
Vertex AI Studio 简介 Earned Jul 10, 2023 EDT
Transformer 模型和 BERT 模型 Earned Jul 10, 2023 EDT
注意力机制 Earned Jul 10, 2023 EDT
编码器-解码器架构 Earned Jul 10, 2023 EDT
图像生成简介 Earned Jul 10, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 简体中文 Earned Jul 10, 2023 EDT
负责任的 AI 简介 Earned Jul 10, 2023 EDT
大型语言模型简介 Earned Jul 10, 2023 EDT
生成式 AI 简介 Earned May 22, 2023 EDT
创建和管理 AlloyDB 实例 Earned May 22, 2023 EDT
DEPRECATED Build Google Cloud Infrastructure for Azure Professionals Earned May 17, 2023 EDT
用 Document AI 实现大规模自动数据采集 Earned May 17, 2023 EDT
使用 Google Cloud Managed Service for Prometheus 来监控环境 Earned May 16, 2023 EDT
创建和管理 Cloud Spanner 实例 Earned May 14, 2023 EDT
创建和管理 Bigtable 实例 Earned May 14, 2023 EDT
部署和管理 Apigee X Earned May 14, 2023 EDT
利用 Apigee X 开发和保护 API Earned May 14, 2023 EDT
为 AWS 专业人员构建 Google Cloud 基础设施 Earned May 13, 2023 EDT
在 Google Cloud 上实现 CI/CD 流水线 Earned May 13, 2023 EDT
使用 Google Cloud Observability 进行监控和记录 Earned May 13, 2023 EDT
在 Google Cloud 中实施 DevOps 工作流 Earned May 12, 2023 EDT
Hybrid Cloud Modernizing Applications with Anthos Earned Mar 23, 2023 EDT
ML Pipelines on Google Cloud Earned Mar 23, 2023 EDT
Google Kubernetes Engine 使用入门 Earned Mar 17, 2023 EDT
Application Development with Cloud Run Earned Mar 14, 2023 EDT
App Deployment, Debugging, and Performance Earned Mar 10, 2023 EST
Securing and Integrating Components of your Application Earned Mar 9, 2023 EST
Getting Started With Application Development Earned Mar 4, 2023 EST
在 Vertex AI 上构建和部署机器学习解决方案 Earned Mar 2, 2023 EST
在 Google Cloud　上使用 Machine Learning API Earned Feb 28, 2023 EST
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI Earned Feb 26, 2023 EST
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的网络服务和安全性 Earned Feb 26, 2023 EST
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的基础设施 Earned Feb 26, 2023 EST
Google Cloud 云计算基础课程：云计算基础知识 Earned Feb 26, 2023 EST
用　Database Migration Service　将 MySQL 数据迁移至 Cloud SQL Earned Feb 26, 2023 EST
Recommendation Systems on Google Cloud Earned Feb 25, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales Earned Feb 24, 2023 EST
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI Earned Feb 24, 2023 EST
Production Machine Learning Systems Earned Feb 20, 2023 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned Feb 19, 2023 EST
Automate Interactions with Contact Center AI Earned Feb 19, 2023 EST
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据 Earned Feb 18, 2023 EST
Natural Language Processing on Google Cloud Earned Feb 18, 2023 EST
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud Earned Feb 17, 2023 EST
Machine Learning in the Enterprise Earned Feb 15, 2023 EST
利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理 Earned Feb 14, 2023 EST
通过 BigQuery ML 创建机器学习模型 Earned Feb 13, 2023 EST
使用 BigQuery 构建数据仓库 Earned Feb 12, 2023 EST
[DEPRECATED] Feature Engineering Earned Feb 12, 2023 EST
为 Looker 信息中心和报告准备数据 Earned Feb 12, 2023 EST
在 BigQuery 中执行预测性数据分析 Earned Feb 12, 2023 EST
开发 Google Cloud 网络 Earned Feb 11, 2023 EST
设置 Google Cloud 网络 Earned Feb 11, 2023 EST
用 Google Data Cloud 共享数据 Earned Feb 11, 2023 EST
在 Google Cloud 上实施云安全基础措施 Earned Feb 11, 2023 EST
从 BigQuery 数据中挖掘数据洞见 Earned Feb 11, 2023 EST
[Depricated] Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud Earned Feb 10, 2023 EST
Launching into Machine Learning Earned Feb 9, 2023 EST
How Google Does Machine Learning Earned Feb 6, 2023 EST
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Feb 5, 2023 EST
在 Cloud Run 上开发无服务器应用 Earned Oct 16, 2022 EDT
创建和管理 Cloud SQL for PostgreSQL 实例 Earned Oct 15, 2022 EDT
Cloud SQL Earned Oct 15, 2022 EDT
借助 Firebase 开发无服务器应用 Earned Oct 14, 2022 EDT
构建安全的 Google Cloud 网络 Earned Oct 14, 2022 EDT
API Design and Fundamentals with the Apigee API Platform Earned Oct 14, 2022 EDT
在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施 Earned Oct 13, 2022 EDT
Networking in Google Cloud: Fundamentals Earned Oct 13, 2022 EDT
Getting Started with Terraform for Google Cloud Earned Oct 12, 2022 EDT
优化 Google Kubernetes Engine 的费用 Earned Oct 9, 2022 EDT
在 Google Cloud 上构建网站 Earned Oct 9, 2022 EDT
在 Google Cloud 上设置应用开发环境 Earned Oct 8, 2022 EDT
云架构：设计、实施和管理 Earned Oct 8, 2022 EDT
在 Google Cloud 上部署 Kubernetes 应用 Earned Oct 8, 2022 EDT
为 Compute Engine 实现云负载均衡 Earned Oct 8, 2022 EDT
Google Cloud 基础知识：核心基础设施 Earned Oct 8, 2022 EDT
Google Cloud 基础知识 Earned Oct 5, 2022 EDT

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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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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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“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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完成“使用 Eventarc 构建事件驱动型应用”课程，赢取技能徽章。 在这门课程中，您将使用 Eventarc 为不同资源创建事件触发器，包括 Pub/Sub 主题和 Cloud Storage 存储桶。

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Cloud Storage, Cloud Functions 和 Cloud Pub/Sub 都是 Google Cloud Platform 服务，可用于存储、处理和管理数据。这三项 服务可结合使用，创建各种数据驱动型应用。在 此技能徽章课程中，您将使用 Cloud Storage 存储图片，使用 Cloud Functions 函数 处理图片，并使用 Cloud Pub/Sub 将图片发送到另一个应用。

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完成监控和管理 Google Cloud 资源这一入门级技能徽章课程，展示您在以下方面的技能：授予和撤消 IAM 权限； 安装 Monitoring 代理和 Logging 代理；创建、部署和测试事件驱动型 Cloud Run 函数。

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完成 使用 API Gateway 部署和保护无服务器 API技能徽章课程，赢取技能徽章。 您将学习如何通过全托管式网关，使用 API Gateway 来部署、 保护和管理 API。

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完成 实现云协作和生产力工作流课程，赢取入门技能徽章。在此课程中，您将了解 Google 的协作平台 并学习如何使用 Gmail、Google 日历、Meet、Google 云端硬盘、Google 表格和 AppSheet。

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完成在 Google App Engine 上部署和管理应用课程，赢取技能徽章。在此课程中，您将学习如何将 App Engine 与 Python、Go 和 PHP 搭配使用。

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完成“使用 Cloud Run Functions 构建无服务器应用”课程，赢取“入门”技能徽章。您将学习如何通过 Google Cloud 控制台和命令行使用 Cloud Run Functions。 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 实现 Cloud Storage 和数据保护解决方案这一技能徽章课程，赢取技能 徽章。学习如何创建 Cloud Storage 存储桶，如何 使用 Cloud Storage 命令行，以及如何使用存储桶锁定来保护 存储桶中的对象。

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完成 实现事件驱动的即时消息和自动化工作流技能徽章课程，赢取技能徽章。 在这门课程中，您将学习如何通过 Cloud 控制台使用 Pub/Sub、如何使用 Cloud Scheduler 作业减轻工作量，以及在哪些用例中可以使用 Pub/Sub Lite 来节省大量事件提取的开支。

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本课程教您如何使用深度学习来创建图片标注模型。您将了解图片标注模型的不同组成部分，例如编码器和解码器，以及如何训练和评估模型。学完本课程，您将能够自行创建图片标注模型并用来生成图片说明。

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本课程介绍 Vertex AI Studio，这是一种用于与生成式 AI 模型交互、围绕业务创意进行原型设计并在生产环境中落地的工具。通过沉浸式应用场景、富有吸引力的课程和实操实验，您将探索从提示到产品的整个生命周期，了解如何将 Vertex AI Studio 用于多模态 Gemini 应用、提示设计、提示工程和模型调优。本课程的目的在于帮助您利用 Vertex AI Studio，在自己的项目中充分发掘生成式 AI 的潜力。

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本课程向您介绍 Transformer 架构和 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 模型。您将了解 Transformer 架构的主要组成部分，例如自注意力机制，以及该架构如何用于构建 BERT 模型。您还将了解可以使用 BERT 的不同任务，例如文本分类、问答和自然语言推理。完成本课程估计需要大约 45 分钟。

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本课程将向您介绍注意力机制，这是一种强大的技术，可令神经网络专注于输入序列的特定部分。您将了解注意力的工作原理，以及如何使用它来提高各种机器学习任务的性能，包括机器翻译、文本摘要和问题解答。

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本课程简要介绍了编码器-解码器架构，这是一种功能强大且常见的机器学习架构，适用于机器翻译、文本摘要和问答等 sequence-to-sequence 任务。您将了解编码器-解码器架构的主要组成部分，以及如何训练和部署这些模型。在相应的实验演示中，您将在 TensorFlow 中从头编写简单的编码器-解码器架构实现代码，以用于诗歌生成。

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本课程向您介绍扩散模型。这类机器学习模型最近在图像生成领域展现出了巨大潜力。扩散模型的灵感来源于物理学，特别是热力学。过去几年内，扩散模型成为热门研究主题并在整个行业开始流行。Google Cloud 上许多先进的图像生成模型和工具都是以扩散模型为基础构建的。本课程向您介绍扩散模型背后的理论，以及如何在 Vertex AI 上训练和部署此类模型。

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完成 Introduction to Generative AI、Introduction to Large Language Models 和 Introduction to Responsible AI 三门课程，赢取技能徽章。通过最终测验，即表明您理解了生成式 AI 的基本概念。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的数字徽章，旨在认可您对 Google Cloud 产品与服务的了解程度。公开您的个人资料并将技能徽章添加到您的社交媒体个人资料中，以此来分享您获得的成就。

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这是一节入门级微课程，旨在解释什么是负责任的 AI、它的重要性，以及 Google 如何在自己的产品中实现负责任的 AI。此外，本课程还介绍了 Google 的 7 个 AI 开发原则。

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这是一节入门级微学习课程，探讨什么是大型语言模型 (LLM)、适合的应用场景以及如何使用提示调整来提升 LLM 性能，还介绍了可以帮助您开发自己的 Gen AI 应用的各种 Google 工具。

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这是一节入门级微课程，旨在解释什么是生成式 AI、它的用途以及与传统机器学习方法的区别。该课程还介绍了可以帮助您开发自己的生成式 AI 应用的各种 Google 工具。

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完成入门级技能徽章课程创建和管理 AlloyDB 实例，展示您在以下方面的技能：执行核心 AlloyDB 操作 和任务、从 PostgreSQL 迁移到 AlloyDB、管理 AlloyDB 数据库，以及 使用 AlloyDB 列式引擎加速分析查询。

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Earn a skill badge by completing the Build Google Cloud Infrastructure for Azure Professionals course, where you learn how to configure IAM permission, orchestrate workloads using Kubernetes, host a web application using compute engine, and configure load balancing. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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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 Google Cloud Managed Service for Prometheus 来监控环境这一技能徽章课程，赢取技能徽章。在此课程中，您将学习如何使用 Google Cloud Managed Service for Prometheus 监控 Kubernetes。

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完成创建和管理 Cloud Spanner 实例 这一入门级技能徽章课程，展示您在以下方面的技能： 创建 Cloud Spanner 实例和数据库并与之互动； 使用各种方法加载 Cloud Spanner 数据库； 备份 Cloud Spanner 数据库；定义架构并了解查询计划； 部署连接到 Cloud Spanner 实例的现代 Web 应用。

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完成入门级技能徽章课程创建和管理 Bigtable 实例，展示以下方面的技能：创建实例、设计架构、 查询数据，以及在 Bigtable 中执行管理任务，包括监控性能、配置节点自动扩缩和复制。

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完成部署和管理 Apigee X 技能徽章课程，即可赢取技能徽章。 您将学习 Apigee X 架构、如何在 Google Cloud 项目中预配 Apigee X 组织、使用 Apigee API 和界面管理 Apigee X， 以及使用 Cloud Armor 和 Apigee 威胁防护策略 保护 API。

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完成利用 Apigee X 开发和保护 API 这一技能徽章课程，赢取技能徽章。在此课程中，您将学习如何： 对您的 API 进行现代化改造；使用服务账号和 Google 身份验证安全地通过 Apigee API 代理访问后端服务； 利用 API 产品和开发者门户实现 API 产品化； 利用 API 密钥、OAuth、私有变量和故障处理等功能确保 API 的安全； 将 Apigee 与 Pub/Sub 及 Cloud Logging 等 Google Cloud 服务相集成； 以及调用 Natural Language API 和 Geocoding API 等 Google Cloud API。

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完成为 AWS 专业人员构建 Google Cloud 基础设施课程， 赢取技能徽章。在此课程中，您将学习如何配置 IAM 权限， 使用 Kubernetes 编排工作负载，使用 Compute Engine 托管 Web 应用， 以及配置负载均衡。

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完成在 Google Cloud 上实现 CI/CD 流水线技能徽章课程，赢取中级技能徽章。 您将学习如何使用 Artifact Registry、Cloud Build 和 Cloud Deploy。您将与 Google Cloud 控制台、Google Cloud CLI、Cloud Run 和 GKE 互动。本课程将介绍如何构建持续集成 流水线，存储和保护工件，扫描漏洞，证明已批准版本 的有效性。此外，您还将获得在 GKE 和 Cloud Run 中 部署应用的实操经验。

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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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完成在 Google Cloud 中实施 DevOps 工作流技能徽章中级课程， 展示您在以下方面的技能：创建和管理 git 代码库； 在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上启动、管理和扩缩 Deployment； 设计 CI/CD 流水线架构，以自动构建容器映像并将其部署到 GKE。

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Course four of the Anthos series prepares students to consider multiple approaches for modernizing applications and services within Anthos environments. Topics include optimizing workloads on serverless platforms and migrating workloads to Anthos. This course is a continuation of course three, Anthos on Bare Metal, and assumes direct experience with the topics covered in that course.

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In this course, you will be learning from ML Engineers and Trainers who work with the state-of-the-art development of ML pipelines here at Google Cloud. The first few modules will cover about TensorFlow Extended (or TFX), which is Google’s production machine learning platform based on TensorFlow for management of ML pipelines and metadata. You will learn about pipeline components and pipeline orchestration with TFX. You will also learn how you can automate your pipeline through continuous integration and continuous deployment, and how to manage ML metadata. Then we will change focus to discuss how we can automate and reuse ML pipelines across multiple ML frameworks such as tensorflow, pytorch, scikit learn, and xgboost. You will also learn how to use another tool on Google Cloud, Cloud Composer, to orchestrate your continuous training pipelines. And finally, we will go over how to use MLflow for managing the complete machine learning life cycle.

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欢迎学习“Google Kubernetes Engine 使用入门”课程。Kubernetes 是位于应用和硬件基础架构之间的软件层，如果您对 Kubernetes 感兴趣，那就来对地方了！Google Kubernetes Engine 将 Kubernetes 作为 Google Cloud 上的代管式服务提供给您使用。 本课程的目标是介绍 Google Kubernetes Engine（通常称为 GKE）的基础知识，以及将应用容器化并在 Google Cloud 中运行的方法。本课程首先介绍 Google Cloud 的基础知识，然后概述容器、Kubernetes、Kubernetes 架构以及 Kubernetes 操作。

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This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications

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In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate components from the Google Cloud ecosystem. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to create repeatable deployments by treating infrastructure as code, choose the appropriate application execution environment for an application, and monitor application performance. Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer.

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In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate managed services from Google Cloud. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to develop more secure applications, implement federated identity management, and integrate application components by using messaging, event-driven processing, and API gateways. Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer. This is the second course of the Developing Applications with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the App Deployment, Debugging, and Performance course.

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In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate managed services from Google Cloud. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to apply best practices for application development and use the appropriate Google Cloud storage services for object storage, relational data, caching, and analytics. Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer. This is the first course of the Developing Applications with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Securing and Integrating Components of your Application course.

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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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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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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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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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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine. This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.

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This course, Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales, is intended for non-English learners. If you want to take this course in English, please enroll in Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud. The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Googl…

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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.

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This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators. This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.

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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.

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Earn a skill badge by completing the Automate Interactions with Contact Center AI quest, where you will learn about the features of Contact Center AI, including how to Build a virtual agent, Design conversation flows for your virtual agent; Add a phone gateway to your virtual agent; Use Dialogflow for troubleshooting; Review logs and debug your virtual agent. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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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 course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models. The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data. The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models. Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.

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This course takes a real-world approach to the ML Workflow through a case study. An ML team faces several ML business requirements and use cases. The team must understand the tools required for data management and governance and consider the best approach for data preprocessing. The team is presented with three options to build ML models for two use cases. The course explains why they would use AutoML, BigQuery ML, or custom training to achieve their objectives.

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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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This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.

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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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完成中级技能徽章课程“在 BigQuery 中执行预测性数据分析”， 展示以下方面的技能：导入 CSV 和 JSON 文件，在 BigQuery 中创建数据集； 利用 BigQuery 的强大功能与精细的 SQL 分析概念，包括使用 BigQuery ML，根据足球比赛数据 来训练一个进球数预测模型，并评估世界杯进球的观赏性。

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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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完成设置 Google Cloud 网络课程，赢取技能徽章， 您将了解如何在 Google Cloud Platform 上执行基本的网络组建和管理任务 - 创建自定义网络、添加子网防火墙规则，然后创建虚拟机并测试 虚拟机之间相互通信时的延迟时间。

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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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完成在 Google Cloud 上实施云安全基础措施技能徽章中级课程， 展示自己在以下方面的技能：使用 Identity and Access Management (IAM) 创建和分配角色； 创建和管理服务账号；跨虚拟私有云 (VPC) 网络实现专用连接； 使用 Identity-Aware Proxy 限制应用访问权限； 使用 Cloud Key Management Service (KMS) 管理密钥和加密数据；创建专用 Kubernetes 集群。

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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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This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.

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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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This course explores what ML is and what problems it can solve. The course also discusses best practices for implementing machine learning. You’re introduced to Vertex AI, a unified platform to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models. The course discusses the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why it’s important to not skip them. The course ends with recognizing the biases that ML can amplify and how to recognize them.

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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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完成在 Cloud Run 上开发无服务器应用技能徽章中级课程， 展示您在以下方面的技能：集成 Cloud Run 与 Cloud Storage 以管理数据， 使用 Cloud Run 和 Pub/Sub 设计弹性异步系统架构， 构建依托 Cloud Run 技术的 REST API 网关，以及在 Cloud Run 上构建和部署服务。

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完成“创建和管理 Cloud SQL for PostgreSQL 实例”这一入门级的技能徽章课程，展示您在以下方面的技能： 迁移、配置和管理 Cloud SQL for PostgreSQL 实例及数据库。

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Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.

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完成借助 Firebase 开发无服务器应用技能徽章中级课程， 展示您在以下方面的技能：借助 Firebase 设计无服务器 Web 应用架构以及构建无服务器 Web 应用； 利用 Firestore 管理数据库；利用 Cloud Build 自动完成部署流程； 以及将 Google 助理功能集成到您的应用中。

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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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In this course, you learn how to design APIs, and how to use OpenAPI specifications to document them. You learn about the API lifecycle, and how the Apigee API platform helps you manage all aspects of the lifecycle. You learn how APIs can be designed using API proxies, and how APIs are packaged as API products to be used by app developers. Through a combination of lessons, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to design, build, secure, deploy, and manage API solutions using Google Cloud's Apigee API Platform. This is the first course of the Developing APIs with the Apigee API Platform series. After completing this course, enroll in the API Security with the Apigee API Platform course.

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完成在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施技能徽章中级课程， 展示您在以下方面的技能：在使用 Terraform 时遵循基础设施即代码 (IaC) 原则；利用 Terraform 配置 来预配和管理 Google Cloud 资源；管理有效状态（本地和远程）；以及将 Terraform 代码模块化，以方便重复使用和整理。

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Networking in Google cloud is a 6 part course series. Welcome to the first course of our six part course series, Networking in Google Cloud: Fundamentals.  This course provides a comprehensive overview of core networking concepts, including networking fundamentals, virtual private clouds (VPCs), and the sharing of VPC networks. Additionally, the course covers network logging and monitoring techniques. 

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This course provides an introduction to using Terraform for Google Cloud. It enables learners to describe how Terraform can be used to implement infrastructure as code and to apply some of its key features and functionalities to create and manage Google Cloud infrastructure. Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources using Terraform.

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完成中级技能徽章课程“优化 Google Kubernetes Engine 的费用”， 展示您在以下方面的技能：创建和管理多租户集群、按命名空间监控资源使用情况、 配置集群和 Pod 自动扩缩以提高效率、设置负载均衡以实现最佳资源分布， 以及实现活跃性与就绪性探测以确保应用正常运行并具有成本效益。

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完成在 Google Cloud 上构建网站技能徽章课程，赢取入门级技能徽章。本课程以 Get Cooking in Cloud 系列视频为基础， 涵盖以下主题：在 Cloud Run 上部署网站在 Compute Engine 上托管 Web 应用在 Google Kubernetes Engine 上创建、部署和扩缩网站使用 Cloud Build 从单体式应用迁移到微服务架构

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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 云架构：设计、实施和管理课程，赢取技能徽章，展示您在以下方面的技能：使用 Apache Web 服务器部署可公开访问的网站；使用启动脚本配置 Compute Engine 虚拟机； 使用 Windows 堡垒主机和防火墙规则配置安全 RDP；构建 Docker 映像并将其部署到 Kubernetes 集群，然后进行更新；以及创建 CloudSQL 实例并导入 MySQL 数据库。 此技能徽章课程是非常有用的资源， 可帮助您理解 Google Cloud 认证 Professional Cloud Architect 认证考试中将会出现的主题。

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完成在 Google Cloud 上部署 Kubernetes 应用技能徽章中级课程，展示您在以下方面的技能： 配置和构建 Docker 容器映像，创建和管理 Google Kubernetes Engine (GKE) 集群，利用 kubectl 实现高效 集群管理，以及按照稳健的持续交付 (CD) 实践部署 Kubernetes 应用。

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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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“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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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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