Jihoon Kim
Member since 2026
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完成使用 Security Command Center 緩解威脅及修復安全漏洞技能徽章中階課程,即可證明您具備下列技能: 防範及管理環境威脅、找出並修復應用程式安全漏洞,以及應對安全異常狀況。
Google Cloud 資料分析專業證書課程共有五堂課程,這是第三堂。本課程會先簡要說明資料歷程,從最初的資料收集,一直到最後的洞察分析。接著,您將依序學習如何使用 SQL 將原始資料轉換為可用的格式、怎麼透過資料管道轉換大量資料。最後,您將練習如何將轉換策略應用於實際資料集,滿足業務需求。
本課程概要說明解碼器與編碼器的架構,這種強大且常見的機器學習架構適用於序列對序列的任務,例如機器翻譯、文字摘要和回答問題。您將認識編碼器與解碼器架構的主要元件,並瞭解如何訓練及提供這些模型。在對應的研究室逐步操作說明中,您將學習如何從頭開始使用 TensorFlow 寫程式,導入簡單的編碼器與解碼器架構來產生詩詞。
This course shows learners the benefits of using Google Cloud to stream and broadcast content. The course provides a high-level overview of the infrastructure required for streaming and broadcasting.
本課程將介紹注意力機制,說明這項強大技術如何讓類神經網路專注於輸入序列的特定部分。此外,也將解釋注意力的運作方式,以及如何使用注意力來提高各種機器學習任務的成效,包括機器翻譯、文字摘要和回答問題。
在這堂入門課程,您將實際練習使用 Google Cloud 的基礎工具和服務。本課程包含可選擇觀賞的影片, 針對實驗室涵蓋的概念提供更多背景資訊,協助您複習。「Google Cloud 必備知識」 是適合 Google Cloud 學員的第一堂課, 即使您尚未學習或不熟悉雲端知識, 也能從這堂課獲得實務經驗,並應用於第一項 Google Cloud 專案。不管是撰寫 Cloud Shell 指令 和部署第一部虛擬機器,還是在 Kubernetes Engine 或透過負載平衡執行應用程式, 「Google Cloud 必備知識」都是認識平台基本功能的最佳入門資源。
這堂課程將說明變換器架構,以及基於變換器的雙向編碼器表示技術 (BERT) 模型,同時帶您瞭解變換器架構的主要組成 (如自我注意力機制) 和如何用架構建立 BERT 模型。此外,也會介紹 BERT 適用的各種任務,像是文字分類、問題回答和自然語言推論。課程預計約 45 分鐘。
這是 Google Cloud 資料分析專業證書五堂課程中的第二堂。本課程將帶您瞭解資料的結構化和組織方式。您將透過實作,瞭解資料湖倉架構和 BigQuery、Google Cloud Storage 與 DataProc 等雲端元件,有效率地儲存、分析及處理大型資料集。
這是 Google Cloud Data Analytics 專業證書五堂課程中的第五堂。在本課程中,您將結合第一到第四堂課程的基礎知識和技能,並活用所學,透過專題實作呈現完整的資料生命週期。您將練習使用雲端式工具,有效率地取得、儲存、處理、分析資料,並以圖表呈現及傳達資料洞察結果。本課程結束後,您將完成一項專案,證明自己精通於有效整理多個來源的資料、向不同相關人士說明解決方案,以及運用雲端式軟體將資料洞察結果以圖表呈現。此外,您還會更新履歷,並練習面試技巧,為應徵和面試做好準備。
這是 Google Cloud Data Analytics 專業證書五堂課程中的第四堂。本課程著重於培養雲端資料圖表製作的技能,共分五個主要階段:敘事、規劃、探索資料、建立圖表,以及與他人分享資料。您還會實際使用 UI/UX 技能,繪製具說服力的雲端原生圖表線框稿,並運用雲端原生資料圖表工具探索資料集、建立報表和資訊主頁,推動決策並促進協作。
若想獲得技能徽章,請完成實現 Cloud Storage 和數據保護解決方案 技能徽章課程,您將在此瞭解如何建立 Cloud Storage bucket、 如何使用 Cloud Storage 指令列,以及如何在區塊中使用值區鎖定功能保護物件。
完成「使用 Eventarc 建構事件導向應用程式」課程,即可獲得技能徽章。 在本課程中,您將使用 Eventarc 為不同資源 (包括 Pub/Sub 主題和 Cloud Storage bucket) 建立事件觸發條件。
完成「搭配使用 API 和 Cloud Storage」 技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能: 搭配使用 API 和 Cloud Storage 資源,包括 Cloud Storage API。
完成「透過 Google AI Studio 開發 AI 輔助原型」技能徽章入門課程,證明您具備下列技能:編寫有效的提示詞、運用多模態功能分析圖像和影片、 依據範本和文字提示詞設計可運作的 AI 應用程式原型,以及使用 API 金鑰建構及部署自訂 AI 解決方案。
完成「實現雲端協作與生產力工作流」課程,即可獲得入門級技能徽章。本課程將介紹 Google 的協作平台, 帶您瞭解如何使用 Gmail、日曆、Meet、雲端硬碟、試算表和 AppSheet。
完成「使用 Google Data Cloud 共用資料」課程,即可獲得技能徽章。 在本課程中,您會透過 Google Cloud 資料共用合作夥伴, 使用專屬資料集進行數據分析, 獲得豐富的實務經驗。客戶訂閱這類資料後,即可在自家平台查詢, 並用自己的資料集補強。此外,也能使用圖表 工具,打造客戶專用的資訊主頁。
完成「使用 Google Cloud Speech API」課程,即可獲得技能徽章。本課程將說明如何建立 Speech-to-Text API 要求、將音訊 及語音轉錄為文字。
完成使用 AppSheet 建構應用程式課程,即可獲得技能徽章 ,瞭解如何使用 AppSheet 建構、設定及發布應用程式。
完成「使用 Natural Language API 分析情緒」任務, 瞭解 API 如何從文字判斷情緒, 即可獲得技能徽章。
完成使用 Cloud Vision API 分析圖片課程,即可獲得技能徽章。本課程說明如何運用 Cloud Vision API 執行各種工作,包括擷取圖片中的文字。
這是 Google Cloud 資料分析專業證書五堂課程中的第一堂。在本課程中,您將瞭解雲端資料分析領域的定義,並說明雲端資料分析師在資料擷取、儲存、處理和視覺化方面的角色與職責。您將瞭解 BigQuery 和 Cloud Storage 等 Google Cloud 工具的架構,以及如何運用這些工具有效組織、呈現及彙整資料。
完成「建構安全的 Google Cloud 網路」課程,即可獲得技能徽章。本課程將說明多項網路相關 資源,協助您在 Google Cloud 建構、調度資源和保護應用程式。
完成 在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能: 使用 Dataprep by Trifacta 清理資料、在 Dataflow 執行資料管道、在 Managed Service for Apache Spark 建立叢集和執行 Apache Spark 工作,以及呼叫機器學習 API,包含 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。
Cloud technology is a powerful asset, and when paired with data, it becomes a catalyst for innovation and enhanced customer experiences. Exploring Data Transformation with Google Cloud examines how organizations can leverage the cloud to make their data more accessible, actionable, and valuable. As part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Digital transformation is a critical journey for modern organizations, and establishing a strong baseline in cloud computing is the first step toward driving meaningful innovation. Digital Transformation with Google Cloud introduces the core technologies and strategic frameworks that help organizations modernize their operations. This course explores fundamental cloud concepts, global network infrastructure, and the shared responsibility model to help leaders navigate their path to the cloud with confidence. As part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
只要修完「在 Google Cloud 設定應用程式開發環境」課程,就能獲得技能徽章。 在本課程中,您將學會如何使用以下技術的基本功能,建構和連結以儲存空間為中心的雲端基礎架構:Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions 和 Pub/Sub。
完成「在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing」技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能: 在 Compute Engine 建立及部署虛擬機器, 以及設定網路和應用程式負載平衡器。
Google Cloud 運算基本概念課程,適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會概略介紹雲端基礎知識、大數據和機器學習的核心概念,以及 Google Cloud 的角色和定位。完成這一系列課程後,學員將能闡述這些概念並展示實用技能。學員需依序完成課程: 1. Google Cloud 運算的基本概念:Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI 本系列的最後一堂課回顧了代管大數據服務、機器學習與這項技術的價值,以及如何獲得技能徽章,進一步展示您的 Google Cloud 技能。
Google Cloud 運算基本概念課程,適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會說明雲端運算基本知識、大數據和機器學習的核心概念,以及 Google Cloud 的角色和定位。 完成這一系列課程後,學員將能夠闡述這些概念並展示實用技能。學員應依以下順序完成課程: 1. Google Cloud 運算的基本概念:Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI 第三門課涵蓋雲端自動化和管理工具,以及建構安全網路。
Google Cloud 運算基本概念課程,適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會概略介紹雲端基礎知識、大數據和機器學習的核心概念,以及 Google Cloud 的角色和定位。完成這一系列課程後,學員將能闡述這些概念並展示實用技能。學員需依序完成課程: 1. Google Cloud 運算的基本概念:Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI
Google Cloud 運算基本概念課程,適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會說明雲端運算基本知識、大數據和機器學習的核心概念,以及 Google Cloud 的角色和定位。完成這一系列課程後,學員將能夠闡述這些概念並展示實用技能。學員應依以下順序完成課程: 1. Google Cloud 運算的基本概念:Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI 第一門課會概略說明雲端運算、Google Cloud 的使用方式,以及不同的運算選項。
這是 Google Cloud 網路安全專業證書五堂課程中的第四堂。本課程將著重於培養記錄、安全防護和快訊監控能力,以及攻擊防範技術。您將學到如何自訂威脅資訊、管理事件、處理危機溝通、進行根本原因分析,以及掌握事件應變和事後溝通的訣竅。您將學習如何使用 Google Cloud 工具找出入侵指標,並為業務永續性和災難復原做好準備。除了技術能力,您還需要持續更新履歷,並練習面試技巧。
這是 Google Cloud 網路安全專業證書課程的第五門課,在本課程中,您將在互動式總結專案中,結合並應用雲端安全原則、風險管理、安全漏洞識別、事件管理和危機溝通等重要概念。此外,您還會完成履歷更新,並實際練習所有新學到的面試技巧,為應徵和面試這個領域的工作做好準備。
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。
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。
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。
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。
「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。
「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。
「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。
「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。
「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。
這堂課程會說明 Google Workspace 管理員如何解決常見的 Google Workspace 問題。學員會練習診斷及解決 Gmail、Google 日曆和雲端硬碟的問題,熟悉管理控制台的操作方式,分析稽核記錄來解決安全性問題,收集資訊並使用可用資源來解決及回報技術性問題。
本課程說明如何保護 Google Workspace 環境。學員將導入高強度密碼政策和兩步驟驗證,控管使用者存取權,然後使用安全調查工具,主動找出並應對安全風險。接著,學員將管理第三方應用程式存取權和行動裝置,確保安全無虞。最後,學員將強制執行電子郵件安全性和法規遵循措施,保護機構資料。
本課程可助您培養在 Google Workspace 環境管理資料的技能。首先,您會瞭解如何在 Gmail 和雲端硬碟,運用資料遺失防護規則防止資料外洩。接著,您將學習使用 Google 保管箱保留、保存及檢索資料。再來,我們會說明如何設定資料地區和匯出方式,以遵守法規要求。最後,您會學習運用標籤區分資料,更安全有條理地管理資料。
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。
本課程介紹 Google Workspace 的使用者和資源管理功能,學員將瞭解如何根據組織需求來設定組織單位、管理各類型的 Google 群組、培養有關管理 Google Workspace 網域設定的專業知識,最後學會如何最佳化及整理 Google Workspace 環境內的資源。
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.
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!
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。
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。