BANGARU NAGA PUJITH PRASAD
成为会员时间:2025
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完成保护 Lakehouse 数据这一入门级技能徽章课程,展示您在以下方面的技能:使用 IAM、BigQuery、Lakehouse 和 Knowledge Catalog 中的 Data Catalog 创建和保护 Lakehouse 表。
完成构建安全的 Google Cloud 网络课程,赢取技能徽章。在此课程中,您将了解与网络有关的众多 资源,以便在 Google Cloud 上构建、扩缩和保护自己的应用。
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。
完成为 AWS 专业人员构建 Google Cloud 基础设施课程, 赢取技能徽章。在此课程中,您将学习如何配置 IAM 权限, 使用 Kubernetes 编排工作负载,使用 Compute Engine 托管 Web 应用, 以及配置负载均衡。
完成使用 Google API 分析语音和语言课程,赢取技能徽章 。在此课程中,您将学习如何在真实场景中使用 Natural Language API 和 Speech API。
完成用 Cloud Vision API 分析图片课程,赢取技能徽章。在此挑战任务中,您将了解如何利用 Cloud Vision API 执行各种任务,包括从图片中提取文本。
完成使用 NCC 连接云网络课程,即可获得中级技能徽章,您将在此课程中学习如何 使用 Network Connectivity Center 连接您的本地网络、云企业网络和混合网络, 并通过 Google Cloud 上的一个集中式枢纽,以 spoke 的方式来管理它们。
完成 IAM 中的特权访问权限技能徽章中级课程, 展现您在以下方面的技能:使用 Identity and Access Management (IAM) 自定义角色、 最小权限原则、即时 (JIT) 临时提升访问权限、 以及使用 Identity-Aware Proxy (IAP) 保障 Web 应用的安全。'
完成入门级技能徽章课程创建和管理 Bigtable 实例,展示以下方面的技能:创建实例、设计架构、 查询数据,以及在 Bigtable 中执行管理任务,包括监控性能、配置节点自动扩缩和复制。
完成“使用 Eventarc 构建事件驱动型应用”课程,赢取技能徽章。 在这门课程中,您将使用 Eventarc 为不同资源创建事件触发器,包括 Pub/Sub 主题和 Cloud Storage 存储桶。
完成 实现 Cloud Storage 和数据保护解决方案这一技能徽章课程,赢取技能 徽章。学习如何创建 Cloud Storage 存储桶,如何 使用 Cloud Storage 命令行,以及如何使用存储桶锁定来保护 存储桶中的对象。
完成 使用 API Gateway 部署和保护无服务器 API技能徽章课程,赢取技能徽章。 您将学习如何通过全托管式网关,使用 API Gateway 来部署、 保护和管理 API。
完成“使用 Cloud Run Functions 构建无服务器应用”课程,赢取“入门”技能徽章。您将学习如何通过 Google Cloud 控制台和命令行使用 Cloud Run Functions。 技能徽章通过动手实验和挑战赛形式的评估,检验您对特定产品的实际知识掌握情况。完成课程即可获得徽章, 也可直接参加实验室挑战赛,快速获得徽章。徽章可证明您掌握技能的熟练程度,提升您的专业形象,最终助您获得更多职业机会。欢迎访问您的个人资料,并跟踪您已获得的徽章。
完成在 Google App Engine 上部署和管理应用课程,赢取技能徽章。在此课程中,您将学习如何将 App Engine 与 Python、Go 和 PHP 搭配使用。
完成在关联工作表中分析 BigQuery 数据这一技能徽章课程,展示您能够使用关联工作表,在 Google 表格的电子表格中访问、分析、可视化并共享数十亿行 BigQuery 数据。
完成入门级技能徽章课程创建和管理 AlloyDB 实例,展示您在以下方面的技能:执行核心 AlloyDB 操作 和任务、从 PostgreSQL 迁移到 AlloyDB、管理 AlloyDB 数据库,以及 使用 AlloyDB 列式引擎加速分析查询。
完成入门级技能徽章课程“使用 Dataplex 整理和治理数据”,展示您在以下方面的技能:创建 Dataplex 资产、创建切面类型,以及将切面应用于 Dataplex 中的条目。 技能徽章通过动手实验和挑战赛形式的评估,检验您对特定产品的实际知识掌握情况。完成课程即可获得徽章, 也可直接参加实验室挑战赛,快速获得徽章。徽章可证明您掌握技能的熟练程度,提升您的专业形象,最终助您获得更多职业机会。欢迎访问您的个人资料,并跟踪您已获得的徽章。
完成创建和管理 Cloud Spanner 实例 这一入门级技能徽章课程,展示您在以下方面的技能: 创建 Cloud Spanner 实例和数据库并与之互动; 使用各种方法加载 Cloud Spanner 数据库; 备份 Cloud Spanner 数据库;定义架构并了解查询计划; 部署连接到 Cloud Spanner 实例的现代 Web 应用。
完成中级技能徽章课程使用 Agent Platform 探索生成式 AI,展示自己在以下方面的技能: 文本生成技能、用于增强内容创作能力的图像和视频分析技能,以及在 Gemini API 中应用函数调用技术的技能。 了解如何运用先进的 Gemini 技术、探索多模态内容生成方法,并扩展 AI 赋能项目的功能。
完成中级技能徽章课程通过 BigQuery ML 创建机器学习模型,展示您在以下方面的技能: 使用 BigQuery ML 创建和评估机器学习模型,以执行数据预测。
完成“为 Google Cloud 配置服务账号和 IAM 角色”课程,赢取入门级技能徽章。在本课程中,您将了解服务账号、自定义角色以及如何使用 gcloud 设置权限。
完成在 Google Cloud 上使用 Machine Learning API 课程,赢取高级技能徽章。 在本课程中,您将了解以下机器学习和 AI 技术的基本功能: Cloud Vision API、Cloud Translation API 和 Cloud Natural Language API。
本课程介绍 Vertex AI Studio,这是一种用于与生成式 AI 模型交互、围绕业务创意进行原型设计并在生产环境中落地的工具。通过沉浸式应用场景、富有吸引力的课程和实操实验,您将探索从提示到产品的整个生命周期,了解如何将 Vertex AI Studio 用于多模态 Gemini 应用、提示设计、提示工程和模型调优。本课程的目的在于帮助您利用 Vertex AI Studio,在自己的项目中充分发掘生成式 AI 的潜力。
本课程教您如何使用深度学习来创建图片标注模型。您将了解图片标注模型的不同组成部分,例如编码器和解码器,以及如何训练和评估模型。学完本课程,您将能够自行创建图片标注模型并用来生成图片说明。
本课程向您介绍 Transformer 架构和 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 模型。您将了解 Transformer 架构的主要组成部分,例如自注意力机制,以及该架构如何用于构建 BERT 模型。您还将了解可以使用 BERT 的不同任务,例如文本分类、问答和自然语言推理。完成本课程估计需要大约 45 分钟。
本课程简要介绍了编码器-解码器架构,这是一种功能强大且常见的机器学习架构,适用于机器翻译、文本摘要和问答等 sequence-to-sequence 任务。您将了解编码器-解码器架构的主要组成部分,以及如何训练和部署这些模型。在相应的实验演示中,您将在 TensorFlow 中从头编写简单的编码器-解码器架构实现代码,以用于诗歌生成。
本课程将向您介绍注意力机制,这是一种强大的技术,可令神经网络专注于输入序列的特定部分。您将了解注意力的工作原理,以及如何使用它来提高各种机器学习任务的性能,包括机器翻译、文本摘要和问题解答。
本课程介绍了 AI 可解释性和透明度的相关概念,探讨了 AI 透明度对于开发者和工程师的重要性。同时探索了有助于在数据和 AI 模型中实现可解释性和透明度的实用方法及工具。
本课程介绍了 Responsible AI 的概念和 AI 原则,还介绍了在 AI/机器学习实践中识别公平性与偏见以及减少偏见的实用技巧,同时探索了使用 Google Cloud 产品和开源工具来实施 Responsible AI 最佳实践的实用方法和工具。
本课程向您介绍扩散模型。这类机器学习模型最近在图像生成领域展现出了巨大潜力。扩散模型的灵感来源于物理学,特别是热力学。过去几年内,扩散模型成为热门研究主题并在整个行业开始流行。Google Cloud 上许多先进的图像生成模型和工具都是以扩散模型为基础构建的。本课程向您介绍扩散模型背后的理论,以及如何在 Vertex AI 上训练和部署此类模型。
随着企业对人工智能和机器学习的应用越来越广泛,以负责任的方式构建这些技术也变得更加重要。但对很多企业而言,真正践行 Responsible AI 并非易事。如果您有意了解如何在组织内践行 Responsible AI,本课程正适合您。 本课程将介绍 Google Cloud 目前如何践行 Responsible AI,以及从中总结的最佳实践和经验教训,便于您以此为框架构建自己的 Responsible AI 方法。
完成 在 Agent Platform 中设计提示入门技能徽章课程,展示以下方面的技能: Agent Platform 中的提示工程、图片分析和多模态生成式技术。探索如何编写有效的提示,指导生成式 AI 输出, 以及将 Gemini 模型应用于真实的营销场景。
完成在 Looker 中构建 LookML 对象入门技能徽章课程,展示以下方面的技能: 构建新的维度、测量、视图和派生表;根据需求设置测量的过滤条件和 类型;更新维度和测量; 构建并优化探索;将视图联接到现有探索;并根据业务需求 决定要创建哪些 LookML 对象。
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。
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。
完成中级技能徽章课程“在 Google 表格中使用函数、公式和图表”, 展现您在以下方面的技能:使用函数分析数据;使用图表直观呈现数据;以及搜索和验证数据、 设置数据格式、显示数据。
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。
完成在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施技能徽章中级课程, 展示您在以下方面的技能:在使用 Terraform 时遵循基础设施即代码 (IaC) 原则;利用 Terraform 配置 来预配和管理 Google Cloud 资源;管理有效状态(本地和远程);以及将 Terraform 代码模块化,以方便重复使用和整理。
“生成式 AI 智能体:助力组织转型”是“Gen AI Leader”学习路线中的第五门课程,也是最后一门课程。本课程探讨了组织如何使用量身定制的生成式 AI 智能体,帮助应对特定的业务挑战。您将亲自动手构建一个基本的生成式 AI 智能体,并探索这些智能体的组成部分,例如模型、推理循环以及各种工具。
“生成式 AI 应用:改变工作方式”是 Generative AI Leader 学习路线的第四门课程。本课程介绍 Google 的生成式 AI 应用,例如 Gemini for Workspace 和 NotebookLM。它将引导您逐一了解接地、检索增强生成、构建有效提示和构建自动化工作流等概念。
“生成式 AI:全面了解生成式 AI”是“Gen AI Leader”学习路线中的第三门课程。生成式 AI 正在改变我们的工作方式以及与世界的互动方式。作为领导者,应该如何利用生成式 AI 来推动实际业务成果?在本课程中,您将探索构建生成式 AI 解决方案的不同层级、Google Cloud 的产品/服务,以及选择解决方案时需要考虑的因素。
生成式 AI:剖析基本概念是“Gen AI Leader”学习路线的第二门课程。在本课程中,您将探索 AI、机器学习和生成式 AI 之间的差异,了解各种数据类型如何赋能生成式 AI 来应对业务挑战,从而了解生成式 AI 的基本概念。您还将深入了解 Google Cloud 应对基础模型局限性的策略,以及负责任和安全的 AI 开发与部署面临哪些关键挑战。
生成式 AI:不只是聊天机器人是 Gen AI Leader 学习路线的第一门课程,没有前提条件要求。本课程旨在带您超越对聊天机器人的浅层认知,深入挖掘生成式 AI 为您的组织带来的真正潜力。您将探索基础模型和提示工程等概念,它们对于利用生成式 AI 的强大功能至关重要。本课程还将提供指导,让您了解在为组织制定成功的生成式 AI 策略时,应考虑哪些重要因素。
完成使用 Natural Language API 分析情感挑战任务,赢取技能徽章 。在此过程中,您将学习如何使用 API 从文本中提取情感。
Google processes over 2 trillion data operations a day—and now you’ll tap into the skills behind that scale on your path to your next Winter Win. You’ll streamline collaboration with Google Workspace, prep insight-ready data for Looker, build secure networks, launch compute resources, and keep everything steady with smart monitoring. Then you’ll bring it all together by deploying a website, building an AppSheet app, and managing data across Google Cloud. By the time you’re through, you won’t just reach your next Winter Win—you’ll feel like you earned every bit of it.
完成用 Chrome 企业进阶版安全功能保护云中的数据流量这一技能徽章课程,赢取技能徽章。在此课程中,您将学习 如何利用 Chrome Enterprise 进阶版为关键应用与服务筑牢安全访问屏障,依托现代化 零信任平台提升安全状态,借助基于身份和情境感知的访问权限控制安全分配资源权限,以及通过客户端连接器支持混合云工作负载稳定运行。
完成入门级技能徽章课程在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据,展示以下技能: 使用 Dataprep by Trifacta 清理数据、在 Dataflow 中运行数据流水线、在 Managed Service for Apache Spark 中创建集群和运行 Apache Spark 作业,以及调用机器学习 API,包括 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。
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。
完成中级技能徽章课程“优化 Google Kubernetes Engine 的费用”, 展示您在以下方面的技能:创建和管理多租户集群、按命名空间监控资源使用情况、 配置集群和 Pod 自动扩缩以提高效率、设置负载均衡以实现最佳资源分布, 以及实现活跃性与就绪性探测以确保应用正常运行并具有成本效益。
完成监控和管理 Google Cloud 资源这一入门级技能徽章课程,展示您在以下方面的技能:授予和撤消 IAM 权限; 安装 Monitoring 代理和 Logging 代理;创建、部署和测试事件驱动型 Cloud Run 函数。
完成中级技能徽章课程使用 Security Command Center 消除 威胁和漏洞,展示您在以下方面的技能: 预防和管理环境威胁、识别和缓解应用漏洞,以及应对安全异常。
完成在 Google Cloud 中管理 Kubernetes这一中级技能徽章课程, 展示您在以下方面的技能:使用 kubectl 管理部署、监控并 调试在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上运行的应用,以及持续交付技术。
完成中级技能徽章课程在 Looker 中管理数据 模型,展示以下方面的技能:维护 LookML 项目的健康状况;利用 SQL Runner 进行数据验证;采用 LookML 最佳实践;优化查询和 报告;以及实现永久性派生表和缓存政策。
完成用 Apps 脚本整合 BigQuery 数据和 Google Workspace 这一入门级技能徽章课程,展示通过 AppSheet 连接 Workspace 产品与 BigQuery 的技能。
完成中级技能徽章课程使用多模态 Gemini 和多模态 RAG 检查富文档,展示您在以下方面的技能: 将多模态与 Gemini 配合使用,从而使用多模态提示从文本数据和视觉数据中提取信息、生成视频说明、 检索视频中不包含的额外信息; 将多模态检索增强生成 (RAG) 与 Gemini 配合使用,以构建包含文本和图片的文档的元数据、获取所有相关文本块并输出引用。
完成中级技能徽章课程“使用 BigQuery 实现多模态向量搜索”, 展示自己在以下方面的技能:使用 Gemini in BigQuery 生成和调试 SQL;进行情感分析; 总结文本和识别关键字;生成嵌入;创建 RAG(检索增强生成)流水线; 以及实现多模态向量搜索。
完成在 Google Cloud 上实现 CI/CD 流水线技能徽章课程,赢取中级技能徽章。 您将学习如何使用 Artifact Registry、Cloud Build 和 Cloud Deploy。您将与 Google Cloud 控制台、Google Cloud CLI、Cloud Run 和 GKE 互动。本课程将介绍如何构建持续集成 流水线,存储和保护工件,扫描漏洞,证明已批准版本 的有效性。此外,您还将获得在 GKE 和 Cloud Run 中 部署应用的实操经验。
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。
完成 Looker 使用入门技能徽章课程,赢取技能徽章, 在这门课程中,您将学习如何使用 Looker Studio 和 Looker 分析、直观呈现和整理数据。
完成使用 Apps 脚本和 AppSheet 进行开发技能徽章课程,赢取技能徽章。 在此课程中,您将学习如何构建聊天机器人,以及如何 在任何文档中使用脚本编辑器。
完成中级技能徽章课程“使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用”,展示您在以下方面的技能: 文本生成、通过 Python SDK 和 Gemini API 应用函数调用,以及通过 Cloud Run 部署 Streamlit 应用。 您将了解如何以不同方式通过提示来让 Gemini 生成文本、使用 Cloud Shell 进行测试,以及如何迭代 Streamlit 应用,随后将其封装成 Docker 容器并部署在 Cloud Run 中。
完成在 Google Cloud 上构建网站技能徽章课程,赢取入门级技能徽章。本课程以 Get Cooking in Cloud 系列视频为基础, 涵盖以下主题:在 Cloud Run 上部署网站在 Compute Engine 上托管 Web 应用在 Google Kubernetes Engine 上创建、部署和扩缩网站使用 Cloud Build 从单体式应用迁移到微服务架构
完成入门技能徽章课程使用 Knowledge Catalog 构建数据网格,展示以下方面的技能:使用 Knowledge Catalog 构建数据网格, 以在 Google Cloud 上实现数据安全、治理和发现。您将在 Knowledge Catalog 中练习和测试自己在标记资产、分配 IAM 角色和评估数据质量方面的技能。
完成中级技能徽章课程使用 Gemini 分析和推理多模态数据,展示自己在以下方面的技能:使用 Gemini 2.0 Flash 分析文本、图片、音频(以乐谱形式表示)和视频数据,对这些综合信息进行推理,以便得出结论并提取分析洞见。
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。
完成增强 Lakehouse 数据的元数据管理与数据发现能力这一技能徽章课程,展示您在 BigQuery、 Lakehouse 和 Knowledge Catalog 方面的技能。您将创建 Lakehouse 表,并增强表数据的元数据管理与数据发现能力。
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。
完成本课程,赢取 Google DeepMind:训练小语言模型高级技能徽章,展示您在以下方面的技能: 提出实际的语言模型研究问题;构建一个简单的词元化器;制作用于训练 Transformer 语言模型的数据集;运行小语言模型的训练循环。 注册免费订阅,即可免费访问此实验。每月可免费获得 35 个点数!
这是一节入门级微学习课程,探讨什么是大型语言模型 (LLM)、适合的应用场景以及如何使用提示调整来提升 LLM 性能,还介绍了可以帮助您开发自己的 Gen AI 应用的各种 Google 工具。
这是一节入门级微课程,旨在解释什么是生成式 AI、它的用途以及与传统机器学习方法的区别。该课程还介绍了可以帮助您开发自己的生成式 AI 应用的各种 Google 工具。
这是一节入门级微课程,旨在解释什么是负责任的 AI、它的重要性,以及 Google 如何在自己的产品中实现负责任的 AI。此外,本课程还介绍了 Google 的 7 个 AI 开发原则。