Muhammad Ikbal
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Diamond League
11771 points
使用企業資料庫建構 AI 代理
Earned Feb 13, 2026 EST
運用 Gemini Enterprise Agent Platform 部署多代理系統
Earned Feb 13, 2026 EST
使用 Agent Development Kit (ADK) 建構智慧型 AI 代理
Earned Feb 13, 2026 EST
運用 Vertex AI 和 Flutter 打造生成式 AI 代理
Earned Feb 12, 2026 EST
運用 Gemini Code Assist 簡化應用程式開發作業
Earned Feb 12, 2026 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：應用程式開發人員
Earned Feb 11, 2026 EST
Vertex AI Search for Commerce
Earned Feb 11, 2026 EST
Vector Search 和嵌入
Earned Feb 11, 2026 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：網路工程師
Earned Feb 11, 2026 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：DevOps 工程師
Earned Feb 11, 2026 EST
運用 BigQuery 建立嵌入項目、向量搜尋和 RAG
Earned Feb 11, 2026 EST
在 Agent Platform 設計提示
Earned Feb 11, 2026 EST
使用 Document AI 大規模自動擷取資料
Earned Feb 11, 2026 EST
使用 Security Command Center 緩解威脅及修復安全漏洞
Earned Feb 11, 2026 EST
Model Armor：保護您部署的 AI 應用程式
Earned Feb 10, 2026 EST
AI 世界的安全防護簡介
Earned Feb 10, 2026 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：資安工程師
Earned Feb 10, 2026 EST
依據生成式應對手冊建立代理
Earned Feb 10, 2026 EST
AI Boost Bites：運用 Gemini 和 Apps Script 自動執行工作
Earned Feb 10, 2026 EST
Agent Assist 及其生成式 AI 功能
Earned Feb 10, 2026 EST
在 BigQuery 執行預測資料分析
Earned Feb 9, 2026 EST
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Feb 9, 2026 EST
使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件
Earned Feb 9, 2026 EST
部署多代理架構
Earned Feb 9, 2026 EST
使用 Gemini Code Assist 開始開發應用程式
Earned Feb 7, 2026 EST
運用 BigQuery 導入多模態向量搜尋
Earned Feb 7, 2026 EST
使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程
Earned Feb 6, 2026 EST
在 Agent Platform 探索生成式 AI
Earned Feb 6, 2026 EST
強化 Gemini 模型功能
Earned Feb 6, 2026 EST
使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式
Earned Feb 6, 2026 EST
Gemini 和 Imagen 實務應用：建構 AI 應用程式
Earned Feb 6, 2026 EST
運用 BigQuery ML 建立機器學習模型
Earned Feb 6, 2026 EST
使用 Cloud Run functions 建構無伺服器應用程式
Earned Feb 6, 2026 EST
為 Google Cloud 設定服務帳戶和 IAM 角色
Earned Feb 6, 2026 EST
運用 Cloud Run 開發無伺服器應用程式
Earned Feb 6, 2026 EST
在 Google Cloud 實作 Cloud 安全防護措施：基礎知識
Earned Feb 6, 2026 EST
在 Google Cloud 使用機器學習 API
Earned Feb 5, 2026 EST
搭配使用 API 和 Cloud Storage
Earned Jan 22, 2026 EST
透過 Google Cloud Observability 監控及記錄系統狀態
Earned Jan 21, 2026 EST
Google Cloud 監控工具
Earned Jan 21, 2026 EST
Google Cloud Compute 基本操作
Earned Jan 20, 2026 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：雲端架構師
Earned Jan 16, 2026 EST
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned May 6, 2020 EDT
Anthos: Service Mesh
Earned May 6, 2020 EDT
Deprecated Kubernetes Solutions
Earned May 5, 2020 EDT
DEPRECATED Websites and Web Applications
Earned May 5, 2020 EDT
[Deprecated] Cloud Logging
Earned May 5, 2020 EDT
[DEPRECATED] Deploying Applications
Earned May 4, 2020 EDT
DEPRECATED Application Development - Python
Earned May 4, 2020 EDT
Cloud Development
Earned May 4, 2020 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure
Earned May 3, 2020 EDT
Google Developer Essentials
Earned May 3, 2020 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned May 3, 2020 EDT
機器學習簡介：語言處理
Earned May 3, 2020 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned May 2, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery for Marketing Analysts
Earned Mar 24, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Mar 23, 2020 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned Mar 23, 2020 EDT
基本概念：基礎架構
Earned Dec 25, 2019 EST
雲端工程
Earned Dec 16, 2019 EST
Google Cloud 必備知識
Earned Dec 9, 2019 EST
DEPRECATED Cloud Architecture
Earned Sep 19, 2019 EDT
Google Cloud 中的 Kubernetes
Earned Mar 23, 2019 EDT
運用 MCP Toolbox for Databases 建構可存取企業資料庫的 AI 代理。您將定義安全的資料庫互動工具，並實作智慧查詢功能 (運用向量嵌入和結構化查詢)。
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本課程說明如何使用 Google Agent Development Kit 建構複雜的多代理系統。您將建構配備工具的虛擬服務專員，並透過從屬關係和流程定義互動方式。您將在本機執行代理，並部署至 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Agent Runtime，將其做為代管代理流程執行；Agent Runtime 則處理基礎架構決策和資源調度作業。請注意，這些實驗室是根據這項產品的預先發布版製成。我們會進行維護更新，因此這些研究室將可能出現延遲。
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本課程分成數個部分，適合想使用 Agent Development Kit (ADK) 建構智慧型代理的開發人員。課程內容結合實作經驗、核心概念和實際應用，完整說明如何使用 ADK。您也可以加入 Google Cloud 專家和同業人士社群，向其他人提問、一起找出解答，並和研發您日常所用產品的 Google 員工交流互動。
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本課程會說明如何使用 Google 可攜式 UI 工具包 Flutter 來開發應用程式，並將應用程式與 Google 生成式 AI 模型系列 Gemini 整合。您也會用到 Vertex AI Agent Builder，此為建構及管理 AI 代理和應用程式的 Google 平台。
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本課程適合各程度的開發人員，主要介紹 Gemini Code Assist 的核心功能與特色。這項 Google Cloud AI 輔助協作工具是應用程式開發的好幫手，提供程式碼智慧建議、自動補全、即時偵錯和重構輔助等實用功能。您將瞭解 Gemini Code Assist 如何大幅提升工作效率和程式碼品質，並助您省下寶貴時間，專心處理較具效益且更有趣的工作。
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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，可協助開發人員透過 Google Cloud 建構應用程式。您將瞭解如何透過提示讓 Gemini 為您解釋程式碼內容、推薦 Google Cloud 服務，以及生成應用程式的程式碼。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何改良應用程式的開發工作流程。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.
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這堂課程會介紹 AI 搜尋技術、工具和應用程式。主題涵蓋使用向量嵌入執行語意搜尋；結合語意和關鍵字做法的混合型搜尋機制；以及運用檢索增強生成 (RAG) 技術建構有基準的 AI 代理，盡可能減少 AI 幻覺。您可以實際使用 Vertex AI Vector Search，打造智慧型搜尋引擎。
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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，可協助網路工程師建立、更新及維護虛擬私有雲網路。您將瞭解如何透過提示讓 Gemini 為網路工作提供指引，獲得比搜尋結果更具體的資訊。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何簡化 Google Cloud 虛擬私有雲網路的作業。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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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，可協助工程師透過 Google Cloud 管理基礎架構。您將學到如何透過提示讓 Gemini 尋找和瞭解應用程式記錄檔、建立 GKE 叢集，以及研究如何打造建構環境。在實作研究室中，您也會瞭解 Gemini 如何改良開發運作的工作流程。
Duet AI 已更名為 Gemini，是我們新一代的模型。
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這堂課程會說明 BigQuery 中的檢索增強生成 (RAG) 解決方案，協助您減少 AI 幻覺。當中介紹的 RAG 工作流程包含建立嵌入項目、搜尋向量空間，以及生成更符合需求的答案。另外，這堂課程會解釋這些步驟背後的概念與原因，以及實際運用 BigQuery 實作的方法。完成課程之後，學員將學會使用 BigQuery，以及 Gemini 和嵌入模型等生成式 AI 模型，建立 RAG pipeline 來處理自己的 AI 幻覺應用實例。
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完成 在 Agent Platform 設計提示 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 在 Agent Platform 設計提示、分析圖片，以及運用多模態模型生成內容。瞭解如何建立有效的提示、引導生成式 AI 輸出內容， 以及將 Gemini 模型用於實際的行銷情境。
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完成使用 Document AI 大規模自動擷取資料課程，即可獲得入門級技能徽章。在本課程中，您將瞭解如何使用 Document AI 擷取、處理及提取資料。
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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。
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本課程將複習 Model Armor 的基本安全功能，讓您具備使用這項服務的能力。您將瞭解 LLM 的相關安全風險，以及 Model Armor 如何保護 AI 應用程式。
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人工智慧 (AI) 帶來轉型可能，但全新資安挑戰也隨著出現。本課程介紹資料安全和保護的策略，可幫助相關領域的領導者，在企業內部安全地管理 AI。您可以瞭解如何建立框架，主動辨別和減輕 AI 特有的風險、保護機密資料、確實法規遵循，並打造堅韌的 AI 基礎架構。我們提供四個不同產業的案例，帶您探索如何實際應用這些策略。
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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，可協助您透過 Google Cloud 保護雲端環境和資源。您將學到如何將工作負載範例部署到 Google Cloud 中的環境，以及運用 Gemini 找出並修復安全性設定錯誤。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何改良雲端安全防護機制。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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這堂課程會說明如何依據生成式應對手冊，建構 Conversational Agents 對話服務。您會先認識應對手冊並學習設定方式，接著瞭解測試的重要性，以及在正式環境部署時的考量重點，例如配額限制與整合功能。在課程最後，您會透過個案研究，掌握如何將應對手冊應用於生成式導引。
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這部影片說明如何使用 Gemini 和 Apps Script，在 Google Workspace 中自動執行手動工作。您將學習如何提示 Gemini 生成 Apps Script 程式碼，在 Google 試算表中針對未標示為「完成」的工作，自動草擬電子郵件提醒。即使幾乎沒有技術專業知識，也能自動化工作流程，省下時間處理更重要的工作，不必再手動後續追蹤。
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充分利用生成式 AI 的强大功能，打造智能的自动化智能体。完成本课程后，您将能够开发数据存储区智能体，该智能体可以自动从您的网站、文档或结构化数据中提取并合成信息，从而即时回答各类复杂问题。告别静态常见问题解答，您的新智能体将提供动态、准确的答案，甚至还会显示原始来源网址，而这一切只需通过简单快速的设置即可实现。
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完成在 BigQuery 執行預測資料分析技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：可匯入 CSV 和 JSON 檔案，在 BigQuery 建立資料集； 可運用 BigQuery 的強大功能與複雜的 SQL 分析概念，包括使用 BigQuery ML 根據足球賽事資料訓練出預期進球模型，評估世界盃進球的精彩程度。
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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。
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完成 使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 透過 Gemini 多模態功能，使用多模態提示從文字和影像資料擷取資訊、生成影片說明，以及擷取影片以外的額外資訊； 透過 Gemini 的多模態檢索增強生成 (RAG) 功能，為含有文字和圖片的文件建構中繼資料、取得所有相關文字分塊，以及顯示引用資料。
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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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完成「使用 Gemini Code Assist 開始開發應用程式」課程，即可獲得技能徽章。在本課程中，您將學會如何利用 Google AI 程式設計助理的強大功能。
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完成運用 BigQuery 導入多模態向量搜尋技能徽章中階課程， 即可證明自己具備下列技能：使用 Gemini in BigQuery 生成 SQL 程式碼並偵錯、執行情緒分析、 總結文字重點並找出關鍵字、生成嵌入項目、建立檢索增強生成 (RAG) pipeline， 以及導入多模態向量搜尋。
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完成使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程技能徽章中階課程， 即可證明自己具備下列知識與技能：運用 Dataprep by Trifacta 建構連至 BigQuery 的資料轉換 pipeline； 使用 Cloud Storage、Dataflow 和 BigQuery 建構「擷取、轉換及載入」(ETL) 工作負載， 以及使用 BigQuery ML 建構機器學習模型。
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完成「在 Agent Platform 探索生成式 AI」技能徽章中階課程，即可證明自己具備下列技能： 可運用 Gemini API 生成文字、分析圖片和影片來強化內容創作能力，還能使用函式呼叫技巧。 本課程將帶您瞭解如何善用進階的 Gemini 技術、使用多模態內容生成功能，並提升 AI 專案的潛力。
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完成「強化 Gemini 模型功能」技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 運用 Gemini 模型的進階功能 (包括生成與執行程式碼、建立基準、運用限制條件生成內容、 合成資料等)，打造更強大且精密的 AI 應用程式。
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完成 使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 生成文字、透過 Python SDK 和 Gemini API 呼叫函式，以及運用 Cloud Run 部署 Streamlit 應用程式。 您將瞭解如何以不同方式透過提示請 Gemini 生成文字、使用 Cloud Shell 測試及疊代 Streamlit 應用程式，隨後封裝成 Docker 容器並在 Cloud Run 中部署。
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完成「Gemini 和 Imagen 實務應用：建構 AI 應用程式」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：圖片辨識、自然語言處理、
使用 Google 強大的 Gemini 和 Imagen 模型生成圖片，以及在 Vertex AI 平台上部署應用程式。
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完成「運用 BigQuery ML 建立機器學習模型」技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 可使用 BigQuery ML 建立及評估機器學習模型，並根據資料進行預測。
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完成「使用 Cloud Run functions 建構無伺服器應用程式」課程，即可獲得入門技能徽章。在這個課程，您將學會如何透過 Google Cloud 控制台和指令列，使用 Cloud Run functions。 技能徽章課程透過實作實驗室和挑戰評量，檢驗學員對於特定產品的實作知識。完成課程或直接進行挑戰實驗室， 即可取得徽章。徽章可證明您的專業能力、提升專業形象，開創更多職涯發展機會。前往個人資料頁面，追蹤您獲得的徽章。
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完成「為 Google Cloud 設定服務帳戶和 IAM 角色」課程，即可獲得入門級技能徽章。這門課程會介紹服務帳戶、自訂角色，以及如何使用 gcloud 設定權限。
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完成 運用 Cloud Run 開發無伺服器應用程式 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：整合 Cloud Run 和 Cloud Storage 以管理資料、 使用 Cloud Run 和 Pub/Sub 架構可復原的非同步系統、 使用 Cloud Run 建構 REST API 閘道，以及在 Cloud Run 建構及部署服務。
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完成 在 Google Cloud 實作 Cloud 安全防護措施：基礎知識 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：運用 Identity and Access Management (IAM) 建立及指派角色、 建立及管理服務帳戶、啟用虛擬私有雲 (VPC) 網路中的私人連線、 運用 Identity-Aware Proxy 限制應用程式存取權、 運用 Cloud Key Management Service (KMS) 管理金鑰和已加密資料，以及建立私人 Kubernetes 叢集。
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完成「在 Google Cloud 使用機器學習 API」課程，即可獲得進階技能徽章。本課程說明以下機器學習和 AI 技術的基本功能： Cloud Vision API、Cloud Translation API 和 Cloud Natural Language API。
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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。
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完成 透過 Google Cloud Observability 監控及記錄系統狀態 技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能：監控 Compute Engine 中的虛擬機器、 運用 Cloud Monitoring 監管多項專案、在 Cloud Functions 延伸應用監控和記錄功能、 建立和傳送自訂應用程式指標，以及根據自訂指標設定 Cloud Monitoring 快訊。
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完成「Google Cloud 監控工具」技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能：使用 Cloud Monitoring 工具監控 Google Cloud 資源。
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完成「Google Cloud Compute 基本操作」任務， 學習如何在 Compute Engine 中使用虛擬機器 (VM)、永久磁碟 和網路伺服器，即可獲得技能徽章。
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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，可協助管理員在 Google Cloud 佈建基礎架構。您將瞭解如何透過提示讓 Gemini 解釋基礎架構、部署 GKE 叢集，以及更新既有的基礎架構。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何改良 GKE 的部署工作流程。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
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This intermediate-level quest is unique among Qwiklabs quests. These labs have been curated to give operators hands-on practice with Anthos—a new, open application modernization platform on GCP. Anthos enables you to build and manage modern hybrid applications. Tasks include: installing service mesh, collecting telemetry, and securing your microservices with service mesh policies. This quest is composed of labs targeted to teach you everything you need to know to introduce service mesh, and Anthos, into your next hybrid cloud project.
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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.
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When it comes to hosting websites and web applications, you want a framework that’s robust, fast, and secure. By choosing the Google Cloud Platform, you will have all of those needs covered. In this fundamental-level quest, you will get hands-on practice with GCPs key infrastructure and computing services for the web. From deploying your first web app, to integrating Cloud SQL with Ruby on Rails, to mapping the NYC subway system on App Engine, you will learn all the skills needed to harness GCPs web hosting power.
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Cloud Logging is a fully managed service that performs at scale. It can ingest application and system log data from thousands of VMs and, even better, analyze all that log data in real time. In this fundamental-level Quest, you learn how to store, search, analyze, monitor, and alert on log data and events from Google Cloud. The labs in the Quest give you hands-on practice using Cloud Logging to maximize your learning experience and provide insight on how you can use Cloud Logging to your own Google Cloud environment.
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The Google Cloud Platform provides many different frameworks and options to fit your application’s needs. In this introductory-level quest, you will get plenty of hands-on practice deploying sample applications on Google App Engine. You will also dive into other web application frameworks like Firebase, Wordpress, and Node.js and see firsthand how they can be integrated with Google Cloud.
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In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Python. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Python applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Python applications straight away.
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The hands-on labs in this Quest are structured to give experienced app developers hands-on practice with the state-of-the-art developing applications in Google Cloud. The topics align with the Google Cloud Certified Professional Cloud Developer Certification. These labs follow the sequence of activities needed to create and deploy an app in Google Cloud from beginning to end. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, it is recommended that you also review the exam guide and other available preparation resources.
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In this course you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.
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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.
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Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.
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大家都知道，機器學習是發展最快的科技領域之一， 而 Google Cloud Platform 在這方面功不可沒。 GCP 提供多種 API，凡是與機器學習相關的任務，幾乎都能處理。您將在本入門課程的 實驗室，實際演練機器學習技術 在語言處理方面的應用，學會如何從文中擷取實體資訊、 執行情緒和語法分析，並使用 Speech-to-Text API 轉錄語音。
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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.
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Want to turn your marketing data into insights and build dashboards? Bring all of your data into one place for large-scale analysis and model building. Get repeatable, scalable, and valuable insights into your data by learning how to query it and using BigQuery. 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.
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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.
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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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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。
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本入門課程有別於其他課程。 透過這些實驗室，IT 專業人員將有機會實際練習， 熟悉出現在 Google Cloud 助理雲端工程師認證中的主題和服務。本課程包含多個專門的實驗室，從 IAM、網路建立 到 Kubernetes Engine 部署作業， 可全面驗收您的 Google Cloud 知識。請注意，雖然進行這些 實驗室可提升您的技能和能力，但仍建議同時詳閱 測驗指南和其他可用的準備資源。
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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。
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This fundamental-level quest is unique amongst the other quest offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect Certification. From IAM, to networking, to Kubernetes engine deployment, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, we recommend that you also review the exam guide and other available preparation resources.
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Kubernetes 是最受歡迎的容器自動化調度管理系統，Google Kubernetes Engine 則專門支援 Google Cloud 中的 代管 Kubernetes 部署項目。這門進階課程將帶您實際練習設定 Docker 映像檔和容器，並部署完整的 Kubernetes Engine 應用程式。 您會學到如何將容器自動化調度管理機制， 整合到自己的工作流程，這些技巧相當實用。 想透過實作挑戰實驗室展現 技能、驗收學習成果嗎？本課程結束後，再完成 在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式課程 結尾的挑戰實驗室，即可獲得專屬 Google Cloud 數位徽章。
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