Tira Azzahra
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Diamond League
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Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks
Earned May 19, 2026 EDT
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data
Earned May 19, 2026 EDT
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned May 19, 2026 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines
Earned May 5, 2026 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
Earned May 5, 2026 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned May 5, 2026 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI
Earned May 4, 2026 EDT
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境
Earned May 3, 2026 EDT
建構安全的 Google Cloud 網路
Earned May 3, 2026 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 的網路與安全性
Earned Apr 27, 2026 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 基礎架構
Earned Apr 24, 2026 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Cloud 運算基礎知識
Earned Apr 23, 2026 EDT
運用 Google Cloud 偵測、因應網路攻擊並執行復原工作
Earned Apr 23, 2026 EDT
Cloud 安全風險：找出並防範威脅
Earned Apr 23, 2026 EDT
全面整合：為成為 Cloud 資安分析師做好準備
Earned Apr 14, 2026 EDT
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing
Earned Apr 8, 2026 EDT
綜合應用：為 Cloud 資料分析師工作做準備
Earned Apr 8, 2026 EDT
Cloud 安全風險管理策略
Earned Apr 7, 2026 EDT
在 Cloud 管理與儲存資料
Earned Apr 7, 2026 EDT
資料敘事的強大力量：如何在 Cloud 以圖表呈現資料
Earned Apr 7, 2026 EDT
在 Cloud 轉換資料
Earned Apr 7, 2026 EDT
Cloud 運算中的安全性原則簡介
Earned Apr 6, 2026 EDT
Google Cloud 資料分析功能簡介
Earned Mar 30, 2026 EDT
使用 Google Cloud 作業套件調度資源
Earned Feb 27, 2026 EST
Google Cloud 的可靠性與安全性
Earned Feb 27, 2026 EST
運用 Google Cloud 翻新基礎架構和應用程式
Earned Feb 27, 2026 EST
運用 Google Cloud 人工智慧推動創新
Earned Feb 27, 2026 EST
運用 Google Cloud 探索資料轉換功能
Earned Feb 27, 2026 EST
透過 Google Cloud 進行數位轉型
Earned Feb 27, 2026 EST
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud
Earned Feb 14, 2026 EST
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Jan 1, 2026 EST
Google Cloud 中的資料工程簡介
Earned Dec 31, 2025 EST
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep
Earned Dec 31, 2025 EST
In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.
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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.
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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
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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.
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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.
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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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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。
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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。
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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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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。
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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
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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各種規模的機構都開始運用雲端的強大功能和靈活性，徹底改變營運方式。不過，有效管理及擴充雲端資源可能是相當複雜的工作。本課程將探討在雲端中的現代營運、可靠性和韌性的基礎概念，以及 Google Cloud 如何協助您達成這些目標。本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。
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組織將資料和應用程式遷移至雲端後，必須因應快速變化的安全性挑戰。本課程將探討雲端安全性的基礎知識、Google Cloud 融入安全考量設計的基礎架構價值，以及縱深防禦策略。此外，還會著重說明如何透過 AI 輔助作業和法規遵循工具，協助組織滿足嚴格的全球法規要求。
本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。
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許多傳統企業使用舊版系統和應用程式，無法滿足現今客戶的期望。企業主管經常需要在維護老舊的 IT 系統，以及投資新產品/服務之間做出選擇。本課程將探討這些挑戰，並提供解決方案，說明如何運用雲端技術克服難題。
本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。
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人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 象徵著資訊技術的重大演進，正迅速改變各行各業。在「運用 Google Cloud 人工智慧推動創新」課程中，我們會探討組織如何運用 AI 和機器學習技術，翻轉業務流程。
本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。
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雲端技術是強大的資產，與資料搭配後，將成為創新和提升客戶體驗的催化劑。「運用 Google Cloud 探索資料轉換功能」課程將探討機構如何運用雲端，讓資料更易於存取、做為行動依據和更有價值。
這門課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在協助個人在職務上成長，並打造企業的未來。
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數位轉型是現代組織必經的關鍵旅程，而建立穩固的雲端運算基礎，是跨出有意義創新的第一步。本課程「透過 Google Cloud 進行數位轉型」，將會介紹核心技術和策略框架，協助組織革新營運方式，並探討基本的雲端概念、全球網路基礎架構和共同責任模式，幫助主管在雲端之路上自信前行。本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。
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In this intermediate course, you will learn to design, build, and optimize robust batch data pipelines on Google Cloud. Moving beyond fundamental data handling, you will explore large-scale data transformations and efficient workflow orchestration, essential for timely business intelligence and critical reporting.
Get hands-on practice using Dataflow for Apache Beam and Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) for implementation, and tackle crucial considerations for data quality, monitoring, and alerting to ensure pipeline reliability and operational excellence. A basic knowledge of data warehousing, ETL/ELT, SQL, Python, and Google Cloud concepts is recommended.
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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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在本課程中，您會學到 Google Cloud 上的資料工程、資料工程師的角色與職責，以及這些內容如何對應至 Google Cloud 提供的服務。您也將瞭解處理資料工程難題的許多方法。
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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Data Engineer certification exam.
You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
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