Yulia Kovalchuk
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黄金联赛
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Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Oct 3, 2023 EDT
在 Google Cloud 中实施 Sensitive Data Protection
Earned Oct 2, 2023 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Oct 2, 2023 EDT
使用 Google Cloud Observability 进行监控和记录
Earned Jul 8, 2023 EDT
在 BigQuery 中执行预测性数据分析
Earned Jul 7, 2023 EDT
云架构：设计、实施和管理
Earned Jul 7, 2023 EDT
为 Compute Engine 实现云负载均衡
Earned Jul 7, 2023 EDT
在 Google Cloud 上设置应用开发环境
Earned Jul 7, 2023 EDT
开发 Google Cloud 网络
Earned Jul 7, 2023 EDT
设置 Google Cloud 网络
Earned Jul 7, 2023 EDT
在 Google Cloud 上部署 Kubernetes 应用
Earned Jul 7, 2023 EDT
用 Google Data Cloud 共享数据
Earned Jul 6, 2023 EDT
利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理
Earned Jul 6, 2023 EDT
创建和管理 Cloud SQL for PostgreSQL 实例
Earned Jul 6, 2023 EDT
使用 BigQuery 构建数据仓库
Earned Jul 5, 2023 EDT
从 BigQuery 数据中挖掘数据洞见
Earned Jun 30, 2023 EDT
为 Looker 信息中心和报告准备数据
Earned Jun 29, 2023 EDT
While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.
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完成 在 Google Cloud 中实施 Sensitive Data Protection 这一入门级技能徽章课程，展示您在以下方面的技能：使用 Sensitive Data Protection 服务 （包括 Cloud Data Loss Prevention API）来检查和隐去 Google Cloud 中的敏感数据，并对敏感数据进行去标识处理。
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This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
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完成入门级使用 Google Cloud Observability 进行监控和记录技能徽章课程， 展示自己在以下方面的技能：监控 Compute Engine 中的虚拟机； 利用 Cloud Monitoring 监控多个项目；将监控和日志记录功能扩展到 Cloud Functions； 创建和发送自定义应用指标；以及根据自定义指标配置 Cloud Monitoring 提醒。
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完成中级技能徽章课程“在 BigQuery 中执行预测性数据分析”， 展示以下方面的技能：导入 CSV 和 JSON 文件，在 BigQuery 中创建数据集； 利用 BigQuery 的强大功能与精细的 SQL 分析概念，包括使用 BigQuery ML，根据足球比赛数据 来训练一个进球数预测模型，并评估世界杯进球的观赏性。
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完成 云架构：设计、实施和管理课程，赢取技能徽章，展示您在以下方面的技能：使用 Apache Web 服务器部署可公开访问的网站；使用启动脚本配置 Compute Engine 虚拟机； 使用 Windows 堡垒主机和防火墙规则配置安全 RDP；构建 Docker 映像并将其部署到 Kubernetes 集群，然后进行更新；以及创建 CloudSQL 实例并导入 MySQL 数据库。 此技能徽章课程是非常有用的资源， 可帮助您理解 Google Cloud 认证 Professional Cloud Architect 认证考试中将会出现的主题。
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完成入门级技能徽章课程为 Compute Engine 实现云负载均衡，展示以下方面的技能： 在 Compute Engine 中创建和部署虚拟机 以及配置网络和应用负载均衡器。
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完成“在 Google Cloud 上设置应用开发环境”课程，赢取技能徽章；通过该课程，您将了解如何使用以下技术的基本功能来构建和连接以存储为中心的云基础设施： Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions 和 Pub/Sub。
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完成开发 Google Cloud 网络课程，赢取技能徽章。在此课程中，您将学习 部署和监控应用的多种方法，包括执行以下任务的方法：探索 IAM 角色并添加/移除 项目访问权限、创建 VPC 网络、部署和监控 Compute Engine 虚拟机、 编写 SQL 查询、在 Compute Engine 中部署和监控虚拟机，以及使用 Kubernetes 通过多种部署方法部署应用。
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完成设置 Google Cloud 网络课程，赢取技能徽章， 您将了解如何在 Google Cloud Platform 上执行基本的网络组建和管理任务 - 创建自定义网络、添加子网防火墙规则，然后创建虚拟机并测试 虚拟机之间相互通信时的延迟时间。
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完成在 Google Cloud 上部署 Kubernetes 应用技能徽章中级课程，展示您在以下方面的技能： 配置和构建 Docker 容器映像，创建和管理 Google Kubernetes Engine (GKE) 集群，利用 kubectl 实现高效 集群管理，以及按照稳健的持续交付 (CD) 实践部署 Kubernetes 应用。
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完成用 Google Data Cloud 共享数据技能徽章课程，赢取技能 徽章。您将获得使用 Google Cloud 数据共享合作伙伴 的实操经验，这些合作伙伴拥有专有数据集， 客户可将其用于自己的分析应用场景。客户订阅这些数据集，可在自己的 平台上查询，然后使用自己的数据集加以扩充，并使用自己的可视化 工具，用于面向客户的信息中心。
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完成中级技能徽章课程利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理， 展示自己在以下方面的技能：利用 Dataprep by Trifacta 构建 BigQuery 数据转换流水线； 利用 Cloud Storage、Dataflow 和 BigQuery 构建提取、转换和加载 (ETL) 工作流； 以及利用 BigQuery ML 构建机器学习模型。
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完成“创建和管理 Cloud SQL for PostgreSQL 实例”这一入门级的技能徽章课程，展示您在以下方面的技能： 迁移、配置和管理 Cloud SQL for PostgreSQL 实例及数据库。
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完成中级技能徽章课程使用 BigQuery 构建数据仓库，展示以下技能： 联接数据以创建新表、排查联接故障、使用并集附加数据、创建日期分区表， 以及在 BigQuery 中使用 JSON、数组和结构体。
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完成入门级技能徽章课程“从 BigQuery 数据中挖掘数据洞见”，展示您在以下方面的技能： 编写 SQL 查询、查询公共表、将示例数据加载到 BigQuery 中、 在 BigQuery 中使用查询验证器排查常见的语法错误，以及通过连接到 BigQuery 数据在 Data Studio 中 创建报告。
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完成为 Looker 信息中心和报告准备数据入门级技能徽章课程， 展现您在以下方面的技能：对数据进行过滤、排序和透视；将来自不同 Looker 探索的结果合并； 以及使用函数和运算符构建 Looker 信息中心和报告以用于数据分析和可视化。
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