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Apply your skills in Google Cloud console

Jihoon Kim

Member since 2026

Silver League

14529 points
Cloud 安全風險：找出並防範威脅 Earned Apr 27, 2026 EDT
部署多代理架構 Earned Apr 24, 2026 EDT
Cloud 安全風險管理策略 Earned Apr 23, 2026 EDT
Cloud 運算中的安全性原則簡介 Earned Apr 23, 2026 EDT
生成式 AI 代理：實現組織轉型 Earned Apr 23, 2026 EDT
生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式 Earned Apr 23, 2026 EDT
生成式 AI：掌握幕後技術與環境 Earned Apr 23, 2026 EDT
生成式 AI：瞭解基礎概念 Earned Apr 23, 2026 EDT
生成式 AI：不只是聊天機器人 Earned Apr 23, 2026 EDT
Google Workspace Troubleshooting Earned Apr 21, 2026 EDT
Google Workspace Security Earned Apr 21, 2026 EDT
Google Workspace Data Governance Earned Apr 21, 2026 EDT
Google Workspace 核心服務 Earned Apr 21, 2026 EDT
Google Workspace User and Resource Management Earned Apr 21, 2026 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines Earned Apr 17, 2026 EDT
Google DeepMind: Train A Small Language Model Earned Apr 15, 2026 EDT
透過 BigQuery 機器學習執行推論作業 Earned Apr 15, 2026 EDT
使用 Gemini：數據資料學家和分析師 Earned Apr 15, 2026 EDT

這是 Google Cloud 網路安全專業證書五堂課程中的第三堂。本課程將探討雲端環境中的身分管理和存取控管原則，涵蓋 AAA (驗證、授權和稽核)、憑證處理和憑證管理等重要元素。此外，您還會學到威脅與安全漏洞管理、雲端原生原則和資料保護措施等重要主題。您完成本課程後，將具備保護雲端資源和組織機密資訊所需的技能與知識。此外，您還能繼續使用跟職涯有關的資源，精進面試技巧，準備邁向職涯發展的下一步。

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完成進階的「部署多代理架構」技能徽章課程，證明您具備以下技能： 使用 ADK 建構多代理系統、將代理連結代理對代理 (A2A) 通訊協定、使用 Model Context Protocol (MCP) 整合外部工具，以及將完整的多代理解決方案部署至 Agent Engine。

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這是 Google Cloud 網路安全專業證書五堂課程中的第二堂。本課程將介紹廣泛使用的雲端風險管理架構，探討安全領域、法規遵循生命週期，以及 HIPAA、NIST CSF 和 SOC 等業界標準。您將學會識別風險、實作安全控管措施、評估法規遵循情形，以及管理資料保護作業。此外，您還將實際操作 Google Cloud 和多雲端工具，瞭解如何因應風險和法規遵循需求。本課程也納入求職和面試準備技巧，提供全方位基礎知識，協助學員瞭解並有效應對雲端風險管理的複雜現況。

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這是 Google Cloud 網路安全專業證書五堂課程中的第一堂。本課程將介紹網路安全的必要基礎，包括安全防護生命週期、數位轉型和雲端運算的重要概念。您將瞭解初級雲端資安分析師用來自動執行工作的常見工具。

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「生成式 AI 代理：實現組織轉型」是 Gen AI Leader 學習路徑的第五堂也是最後一堂課程。本課程將探討組織如何運用自訂生成式 AI 代理，解決特定的業務難題。您將動手練習建構基本的生成式 AI 代理，同時探索這類代理的各種元件，例如模型、推論迴圈和工具。

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「生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式」是 Generative AI Leader 學習路徑的第四門課程。本課程將介紹 Google 的生成式 AI 應用程式,例如 Gemini for Workspace 和NotebookLM,也會引導您瞭解各種概念,像是建立基準、檢索增強生成、建構有效的提示詞,以及打造自動化工作流程等。

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「生成式 AI：掌握幕後技術與環境」是 Generative AI Leader 學習路徑的第三門課程。生成式 AI 正在改變我們的工作方式,以及我們如何與周遭的世界互動。身為領導者,您要如何駕馭 AI 強大的功能,創造實際業務成果?在本課程中,您將認識建構生成式 AI 解決方案時的各個層面、Google Cloud 產品,以及選擇解決方案時應考量的因素。

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「生成式 AI: 瞭解基礎概念」是 Generative AI Leader 學習路徑的第二門課程。在本課程中,您將瞭解 AI、機器學習和生成式 AI 的差異,以及各種資料類型如何協助生成式 AI 解決業務難題,進而掌握生成式 AI 的基礎概念。您還能深入瞭解 Google Cloud 應對基礎 模型限制的策略,以及開發、部署安全且負責任的 AI 技術時面臨的主要挑戰。

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「生成式 AI：不只是聊天機器人」是 Generative AI Leader 學習路徑的第一門課程,沒有任何修課條件。本課程將帶您超越基本知識,進一步瞭解聊天機器人,探索如何在組織中充分發揮生成式 AI 的潛力。您將瞭解基礎模型和提示工程等概念,掌握善用生成式AI 的關鍵。本課程也會帶您瞭解擬定生成式 AI 策略時的多種重要考量,協助您為組織擬定出成功的策略。

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This course was designed to prepare Google Workspace Administrators to troubleshoot common Google Workspace issues. Learners will practice diagnosing and resolving problems in Gmail, Calendar, and Drive, and navigating the Admin console. They will also experience analyzing audit logs to troubleshoot security issues, and gathering information and using available resources to troubleshoot and report technical issues.

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This course empowers learners to secure their Google Workspace environment. Learners will implement strong password policies and two-step verification to govern user access. They will then utilize the security investigation tool to proactively identify and respond to security risks. Next, they will manage third-party app access and mobile devices to ensure security. Finally, learners will enforce email security and compliance measures to protect organizational data.

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This course equips learners with skills to govern data within their Google Workspace environment. Learners will explore data loss prevention rules in Gmail and Drive to prevent data leakage. They will then learn how to use Google Vault for data retention, preservation, and retrieval purposes. Next, they will learn how to configure data regions and export settings to align with regulations. Finally, learners will discover how to classify data using labels for enhanced organization and security.

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本課程旨在讓學員全面瞭解 Google Workspace 核心服務。學員將瞭解如何啟用、停用及設定這些服務，包括 Gmail、日曆、雲端硬碟、Meet、Chat 和文件。接著，他們將學習如何部署及管理 Gemini，為使用者提供強大助力。最後，學員將瞭解 AppSheet 和 Apps Script 的應用實例，學習如何自動處理工作，並擴充 Google Workspace 應用程式的功能。

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This course was designed to provide an understanding of user and resource management in Google Workspace. Learners will explore the configuration of organizational units to align with their organization's needs. Additionally, learners will discover how to manage various types of Google Groups. They will also develop expertise in managing domain settings within Google Workspace. Finally, learners will master the optimization and structuring of resources within their Google Workspace environment.

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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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Complete the advanced Google DeepMind: Train A Small Language Model skill badge by completing this course to demonstrate skills in the following: formulating real-world language model research problems; building a simple tokenizer; preparing a dataset for training a transformer language model; running the training loop of a small language model. Access this lab at no-cost by signing up for the no-cost subscription. Receive 35 free credits each month!

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瞭解如何將 BigQuery 機器學習用於推論、資料分析師應使用這項工具的原因、相關應用實例，以及支援的機器學習模型。您也將瞭解如何在 BigQuery 建立和管理這些機器學習模型。

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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助分析客戶資料及預測產品銷售情形。您也會學習如何在 BigQuery 中使用客戶資料識別、分類及開發新客戶。透過使用實作研究室，您可以體驗 Gemini 如何改良資料分析和機器學習工作流程。 Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。

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