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Sergii Knut

Member since 2022

Diamond League

24628 points
Gemini 和 Imagen 實務應用：建構 AI 應用程式 Earned Oct 23, 2025 EDT
在 BigQuery 執行預測資料分析 Earned Mar 31, 2024 EDT
在 Google Cloud 使用 TensorFlow 分類圖像 Earned Mar 31, 2024 EDT
Looker 資料模型管理 Earned Mar 31, 2024 EDT
使用 Document AI 大規模自動擷取資料 Earned Mar 31, 2024 EDT
使用預訓練 API 實現語音和語言解決方案 Earned Mar 31, 2024 EDT
Generative AI Fundamentals - 繁體中文 Earned Mar 31, 2024 EDT
使用 Natural Language API 分析情緒 Earned Feb 17, 2024 EST
使用 Google API 分析語音和語言 Earned Feb 17, 2024 EST
Google Workspace with Gemini：AI 工作流程的基礎 Earned Dec 3, 2023 EST
在 Google 試算表使用函式、公式及圖表 Earned Nov 1, 2023 EDT
瞭解 Looker 中的 LookML Earned Oct 31, 2023 EDT
使用 Dataplex 整理及管理資料 Earned Oct 31, 2023 EDT
使用 Google Data Cloud 共用資料 Earned Oct 31, 2023 EDT
開始使用 Looker Earned Oct 3, 2023 EDT
在 Looker 建構 LookML 物件 Earned Oct 3, 2023 EDT
使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程 Earned Dec 3, 2022 EST
Data Catalog Fundamentals Earned Dec 1, 2022 EST
Launching into Machine Learning Earned Dec 1, 2022 EST
透過 Vertex AI 建構及部署機器學習解決方案 Earned Nov 17, 2022 EST
透過 BigQuery 建構資料倉儲 Earned Nov 13, 2022 EST
運用 BigQuery ML 建立機器學習模型 Earned Nov 12, 2022 EST
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 Earned Nov 7, 2022 EST
實現雲端協作與生產力工作流 Earned Nov 7, 2022 EST
基本概念：資料、機器學習和 AI Earned Nov 3, 2022 EDT
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing Earned Nov 2, 2022 EDT
從 BigQuery 資料取得深入分析結果 Earned Nov 2, 2022 EDT
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境 Earned Oct 29, 2022 EDT
為 Looker 資訊主頁和報表準備資料 Earned Oct 27, 2022 EDT
How Google Does Machine Learning Earned Oct 27, 2022 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Oct 17, 2022 EDT
Google Cloud 必備知識 Earned Oct 14, 2022 EDT

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 使用 TensorFlow 分類圖像」技能徽章中階課程， 瞭解如何使用 TensorFlow 和 Vertex AI 建立及訓練機器學習模型， 即可獲得技能徽章。在 Vertex AI Workbench 中，你主要會和使用者自行管理的筆記本 互動。

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完成 Looker 資料模型管理技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能：維護 LookML 專案的健全性、運用 SQL Runner 驗證資料、採用 LookML 最佳做法、改良查詢及 報表，並執行永久衍生資料表和快取政策。

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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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完成使用預訓練 API 實現語音和語言解決方案課程以獲得技能徽章，了解如何使用與語音相關的 API 工具來合成和轉錄語音。

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完成「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」和「Introduction to Responsible AI」課程，即可獲得技能徽章。通過最終測驗，就能展現您對生成式 AI 基本概念的掌握程度。 「技能徽章」是 Google Cloud 核發的數位徽章，用於表彰您對 Google Cloud 產品和服務的相關知識。您可以將技能徽章公布在社群媒體的個人資料中，向其他人分享您的成果。

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完成「使用 Natural Language API 分析情緒」任務， 瞭解 API 如何從文字判斷情緒， 即可獲得技能徽章。

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完成「使用 Google API 分析語音和語言」課程， 瞭解如何將 Natural Language API 和 Speech API 投入實際應用， 即可獲得技能徽章。

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客戶能透過 Gemini for Google Workspace 在 Google Workspace 使用生成式 AI 功能。本學習路徑會介紹 Gemini 的主要功能，並說明如何在 Google Workspace 善用這些功能，提高生產力和效率。

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完成在 Google 試算表使用函式、公式及圖表技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：運用函式分析資料、使用圖表呈現資料、設定資料格式，以及搜尋、 驗證與顯示資料。

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在本課程中，您將實際操作 Looker 的 LookML。您將學習如何編寫 LookML 程式碼，建立新的維度和測量指標、建立衍生資料表並彙整至探索、篩選探索，以及在 LookML 中定義快取政策。

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完成「使用 Dataplex 整理及管理資料」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：建立 Dataplex 資產、建立切面類型，以及將切面套用至 Dataplex 中的項目。 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「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「開始使用 Looker」技能徽章課程，即可獲得技能徽章， 您將從中瞭解如何使用 Looker Studio 和 Looker 分析、呈現及整理資料。

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完成「在 Looker 建構 LookML 物件」技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能： 建立新的維度和測量指標、檢視畫面和衍生資料表；根據需求設定測量指標篩選器和類型； 更新維度和測量指標； 建構及調整「探索」；將檢視表彙整至現有「探索」；以及配合業務需求決定要建立哪些 LookML 物件。

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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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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.

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The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.

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完成 透過 Vertex AI 建構及部署機器學習解決方案 課程，即可瞭解如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI 平台、AutoML 和自訂訓練服務， 訓練、評估、調整、解釋及部署機器學習模型。 這個技能徽章課程適合專業數據資料學家和機器學習 工程師，完成即可取得中階技能徽章。技能 徽章是 Google Cloud 核發的獨家數位徽章， 用於肯定您在 Google Cloud 產品和服務方面的精通程度， 代表您已通過測驗，能在互動式實作環境應用相關知識。完成這個技能徽章課程 和結業評量挑戰實驗室，就能獲得數位徽章， 並與親友分享。

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完成 透過 BigQuery 建構資料倉儲 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 彙整資料以建立新資料表、排解彙整作業問題、利用聯集附加資料、建立依日期分區的資料表， 以及在 BigQuery 使用 JSON、陣列和結構體。

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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 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「實現雲端協作與生產力工作流」課程，即可獲得入門級技能徽章。本課程將介紹 Google 的協作平台， 帶您瞭解如何使用 Gmail、日曆、Meet、雲端硬碟、試算表和 AppSheet。

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大數據、機器學習和人工智慧 (AI) 是時下熱門的 電腦相關話題，但這些領域相當專業，就算想要入門 也難以取得教材或資料。幸好，Google Cloud 提供了此領域的多種服務，而且容易使用。 參加這堂入門課程，您就能踏出第一步， 開始學習運用 BigQuery、Cloud Speech API 以及 Video Intelligence 等工具。

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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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完成 從 BigQuery 資料取得深入分析結果 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 撰寫 SQL 查詢、查詢公開資料表、將樣本資料載入 BigQuery、使用 BigQuery 的查詢驗證工具 排解常見語法錯誤，以及在 Data Studio 中 透過連結 BigQuery 資料建立報表。

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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「為 Looker 資訊主頁和報表準備資料」技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能：可篩選、排序和 pivot 資料、合併不同的 Looker 探索結果， 還能使用函式和運算子建構 Looker 資訊主頁和報表，取得資料分析結果和圖表。

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This course explores what ML is and what problems it can solve. The course also discusses best practices for implementing machine learning. You’re introduced to Vertex AI, a unified platform to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models. The course discusses the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why it’s important to not skip them. The course ends with recognizing the biases that ML can amplify and how to recognize them.

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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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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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