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Apply your skills in Google Cloud console

Balaraj R

Member since 2025

Gold League

6207 points
Build AI Agents with Enterprise Databases Earned May 4, 2026 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 Earned Dec 29, 2025 EST
在 Google Cloud 儲存、處理與管理資料 - 指令列 Earned Dec 29, 2025 EST
以串流方式將分析資料傳入 BigQuery Earned Dec 29, 2025 EST
使用 Google Data Cloud 共用資料 Earned Dec 29, 2025 EST
建構安全的 Google Cloud 網路 Earned Dec 24, 2025 EST
建立 Google Cloud 網路 Earned Dec 24, 2025 EST
在 Google Cloud 實作 CI/CD 管道 Earned Dec 16, 2025 EST
使用 Firebase 開發無伺服器應用程式 Earned Dec 16, 2025 EST
運用 Cloud Run 開發無伺服器應用程式 Earned Dec 16, 2025 EST
使用 Cloud Run functions 建構無伺服器應用程式 Earned Dec 13, 2025 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned Dec 10, 2025 EST
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則 Earned Dec 10, 2025 EST
在 Agent Platform 設計提示 Earned Dec 10, 2025 EST
負責任的 AI 技術簡介 Earned Dec 9, 2025 EST
大型語言模型簡介 Earned Dec 9, 2025 EST
在 Cloud Storage 建立安全的資料湖泊 Earned Nov 30, 2025 EST
開始使用 Sensitive Data Protection Earned Nov 14, 2025 EST
使用 Document AI 大規模自動擷取資料 Earned Nov 13, 2025 EST
管理 Google Cloud 中的 Kubernetes Earned Nov 11, 2025 EST
生成式 AI：瞭解基礎概念 Earned Nov 6, 2025 EST
生成式 AI 簡介 Earned Oct 24, 2025 EDT
生成式 AI：不只是聊天機器人 Earned Sep 11, 2025 EDT

Build AI agents that can leverage enterprise databases using the MCP Toolbox for Databases. You will define secure database interaction tools, and implement intelligent querying capabilities (leveraging vector embeddings, structured queries).

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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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Cloud Storage、Cloud Functions 和 Cloud Pub/Sub 都是 Google Cloud Platform 服務， 可用於儲存、處理及管理資料。您可以整合運用這三種服務， 打造各式各樣的資料導向應用程式。您將在本次課程中 使用 Cloud Storage 儲存圖片、透過 Cloud Functions 處理圖片， 並利用 Cloud Pub/Sub 將圖片傳送至其他應用程式。

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完成「以串流方式將分析資料傳入 BigQuery」課程，即可獲得技能徽章。 在此課程中，您將綜合應用 Pub/Sub、Dataflow 和 BigQuery，並以串流方式傳送 資料進行分析。

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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。

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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。

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完成 建立 Google Cloud 網路 課程即可獲得技能徽章。這個課程將說明 部署及監控應用程式的多種方法，包括查看 IAM 角色及新增/移除 專案存取權、建立虛擬私有雲網路、部署及監控 Compute Engine VM、編寫 SQL 查詢、在 Compute Engine 部署及監控 VM，以及 使用 Kubernetes 透過多種方法部署應用程式。

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完成在 Google Cloud 實作 CI/CD 管道技能徽章中階課程，即可獲得技能徽章。 您將透過本課程學習如何使用 Artifact Registry、Cloud Build 和 Cloud Deploy，並且操作 Google Cloud 控制台、Google Cloud CLI、Cloud Run 和 GKE。本課程會介紹如何建構持續整合 管道、儲存及保護構件、掃描安全漏洞、驗證 已核准的發布版本是否有效。此外，您還會實際操作，將應用程式 同時部署至 GKE 和 Cloud Run。

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完成 使用 Firebase 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：使用 Firebase 架構及建構無伺服器的網頁應用程式、 運用 Firestore 管理資料庫、使用 Cloud Build 自動部署內容， 以及將 Google 助理功能整合至應用程式。

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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「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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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE). You'll review NotebookLM features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.

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隨著企業持續擴大使用人工智慧和機器學習，以負責任的方式發展相關技術也日益重要。對許多企業來說，談論負責任的 AI 技術可能不難，如何付諸實行才是真正的挑戰。如要瞭解如何在機構中導入負責任的 AI 技術，本課程絕對能助您一臂之力。 您可以從中瞭解 Google Cloud 目前採取的策略、最佳做法和經驗談，協助貴機構奠定良好基礎，實踐負責任的 AI 技術。

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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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這個入門微學習課程主要介紹「負責任的 AI 技術」和其重要性，以及 Google 如何在自家產品中導入這項技術。本課程也會說明 Google 的 7 個 AI 開發原則。

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這是一堂入門級的微學習課程，旨在探討大型語言模型 (LLM) 的定義和用途，並說明如何調整提示來提高 LLM 成效。此外，也會介紹多項 Google 工具，協助您自行開發生成式 AI 應用程式。

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完成「在 Cloud Storage 建立安全的資料湖泊」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 保護及設定 Cloud Storage bucket、使用 Gemini 生成文字、管理 IAM 存取控管機制，以及建立 Knowledge Catalog 湖泊來治理資料。

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完成「開始使用 Sensitive Data Protection」 技能徽章入門課程，證明您具備下列技能：使用 Sensitive Data Protection 服務 (包括 Cloud Data Loss Prevention API) 來檢查、遮蓋及去識別化 Google Cloud 中的機密資料。

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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「管理 Google Cloud 中的 Kubernetes」技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：使用 kubectl 管理部署作業、 在 Google Kubernetes Engine (GKE) 監控應用程式與偵錯，以及運用技術持續推送軟體更新。

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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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這個入門微學習課程主要說明生成式 AI 的定義和使用方式，以及此 AI 與傳統機器學習方法的差異。本課程也會介紹各項 Google 工具，協助您開發自己的生成式 AI 應用程式。

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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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