Aditya Yadav
Member since 2025
Gold League
2920 points
Member since 2025
Raw data is only useful if it is clean, structured, and secure. In this track, you’ll start by processing and preparing data using Dataprep, Dataflow templates, and Apache Spark. You'll learn how to clean up datasets so they are ready for machine learning models. From there, you'll focus on security by working with tools that find and mask sensitive information like personal IDs and credentials. You'll practice redacting critical details and creating safe, de-identified copies of your data in Cloud Storage. By finishing the hands-on challenge labs, you’ll show you can handle big data workflows while keeping confidential information completely safe.
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Associate Cloud Engineer certification exam. You'll review NotebookLM features, create a notebook in NotebookLM, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
Giriş düzeyindeki Compute Engine İçin Cloud Load Balancing'i Uygulama beceri rozetini tamamlayarak şu konulardaki becerilerinizi gösterin: Compute Engine'de sanal makineler oluşturma ve dağıtma. Ağ ve uygulama yük dengeleyicileri yapılandırma.
Complete the introductory Get Started with Sensitive Data Protection skill badge course to demonstrate skills in the following: using Sensitive Data Protection services (including the Cloud Data Loss Prevention API) to inspect, redact, and de-identify sensitive data in Google Cloud.
Giriş düzeyindeki Google Cloud'da Makine Öğrenimi API'leri İçin Veri Hazırlama beceri rozetini tamamlayarak şu konulardaki becerilerinizi gösterin: Dataprep by Trifacta ile veri temizleme, Dataflow'da veri ardışık düzenleri çalıştırma, Managed Service for Apache Spark'ta küme oluşturma ve Apache Spark işleri çalıştırma ve makine öğrenimi API'lerini (Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API ve Video Intelligence API dahil olmak üzere) çağırma.
Bu kursta, sorumlu yapay zeka kavramı ve yapay zeka ilkeleri tanıtılmaktadır. Kurs, adalet ve önyargıyı pratik şekilde tanımlama teknikleri ile yapay zeka/makine öğrenimi uygulamalarında önyargının azaltılması konularını ele almaktadır. Kurs boyunca, Google Cloud ürünleri ve açık kaynaklı araçları kullanarak sorumlu yapay zekayla ilgili en iyi uygulamaları benimsemenize yardımcı olacak pratik yöntemler ve araçları tanıyacaksınız.
Earn an introductory skill badge by completing the Implement Cloud Collaboration and Productivity Workflows course, where you will get introduced to Google's collaborative platform and learn to use Gmail, Calendar, Meet, Drive, Sheets, and AppSheet.
This course equips machine learning practitioners with the essential tools, techniques, and best practices for evaluating both generative and predictive AI models. Model evaluation is a critical discipline for ensuring that ML systems deliver reliable, accurate, and high-performing results in production. Participants will gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks. The course will emphasize the unique challenges posed by generative AI models and provide strategies for tackling them effectively. By leveraging Google Cloud's Vertex AI platform, participants will learn how to implement robust evaluation processes for model selection, optimization, and continuous monitoring.
Bu kurs, MLOps ekiplerinin üretken yapay zeka modellerini dağıtırken ve yönetirken karşılaştığı zorlukların üstesinden gelmek için gereken bilgi ve araçları sağlamaktadır. Ayrıca yapay zeka ekiplerinin, MLOps süreçlerini kolaylaştırıp üretken yapay zeka projelerinde başarıya ulaşması için Vertex AI'ın nasıl yardımcı olduğunu öğrenmenizi amaçlamaktadır.