BANGARU NAGA PUJITH PRASAD
Member since 2025
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完成「保護 Lakehouse 資料」技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能:在 Knowledge Catalog 中使用 IAM、BigQuery、 Lakehouse 和 Data Catalog,建立並保護 Lakehouse 資料表。
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。
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。
完成 建構適用於 AWS 專家的 Google Cloud 基礎架構 課程即可獲得技能徽章。在這個課程,您將學會如何設定 IAM 權限、 使用 Kubernetes 自動調度管理工作負載、透過 Compute Engine 託管網頁應用程式, 以及設定負載平衡機制。
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。
完成使用 Cloud Vision API 分析圖片課程,即可獲得技能徽章。本課程說明如何運用 Cloud Vision API 執行各種工作,包括擷取圖片中的文字。
完成使用 NCC 連結雲端網路課程,即可獲得中級技能徽章。 在這堂課程中,您將學會如何使用 Network Connectivity Center 連結地端部署網路、雲端企業網路及混合型網路, 並透過 Google Cloud 上單一集中的中樞,以輪輻方式管理。 「技能徽章」是 Google Cloud 核發的獨家數位徽章,用於肯定您在 Google Cloud 產品與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中應用相關知識。完成這個技能徽章課程和結業評量挑戰實驗室,即可取得數位徽章並與他人分享成就。
完成透過 IAM 設定特殊存取權技能徽章中階課程, 證明您具備下列技能:透過 Identity and Access Management (IAM) 自訂角色、 運用最小權限原則、即時 (JIT) 暫時提升存取權, 以及運用 Identity-Aware Proxy (IAP) 來保護網頁應用程式。
完成「建立及管理 Bigtable 執行個體」技能徽章入門課程,證明您具備下列技能:建立執行個體、設計結構定義、 查詢資料,以及在 Bigtable 執行管理工作,包括監控效能、設定自動調度節點資源和複製作業。
完成「使用 Eventarc 建構事件導向應用程式」課程,即可獲得技能徽章。 在本課程中,您將使用 Eventarc 為不同資源 (包括 Pub/Sub 主題和 Cloud Storage bucket) 建立事件觸發條件。
若想獲得技能徽章,請完成實現 Cloud Storage 和數據保護解決方案 技能徽章課程,您將在此瞭解如何建立 Cloud Storage bucket、 如何使用 Cloud Storage 指令列,以及如何在區塊中使用值區鎖定功能保護物件。
完成「使用 API Gateway 部署及保護無伺服器 API」課程,即可獲得技能徽章。 本課程將說明如何使用 API Gateway,透過全代管閘道部署、保護及管理 API。
完成「使用 Cloud Run functions 建構無伺服器應用程式」課程,即可獲得入門技能徽章。在這個課程,您將學會如何透過 Google Cloud 控制台和指令列,使用 Cloud Run functions。 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。
完成「在 Google App Engine 上部署及管理應用程式」課程,即可獲得技能徽章。本課程將說明如何搭配 Python、Go 和 PHP 使用 App Engine。
完成「在連結試算表中分析 BigQuery 資料」技能徽章,即可證明您能使用連結試算表,在 Google 試算表中存取、分析及共用數十億列的 BigQuery 資料,還能以圖表呈現。
完成建立及管理 AlloyDB 執行個體技能徽章入門課程, 即可證明自己具備下列技能:執行主要 AlloyDB 作業 和工作、從 PostgreSQL 遷移至 AlloyDB、管理 AlloyDB 資料庫,以及 使用 AlloyDB 資料欄引擎加快數據分析查詢。
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。
完成「建立及管理 Cloud Spanner 執行個體」技能徽章入門課程,即可證明自己具備下列技能: 建立 Cloud Spanner 執行個體和資料庫,並與其互動; 使用各種技術載入 Cloud Spanner 資料庫; 備份 Cloud Spanner 資料庫;定義結構定義及瞭解查詢計畫;以及 部署連線至 Cloud Spanner 執行個體的現代化網頁應用程式。
完成「在 Agent Platform 探索生成式 AI」技能徽章中階課程,即可證明自己具備下列技能: 可運用 Gemini API 生成文字、分析圖片和影片來強化內容創作能力,還能使用函式呼叫技巧。 本課程將帶您瞭解如何善用進階的 Gemini 技術、使用多模態內容生成功能,並提升 AI 專案的潛力。
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。
完成「為 Google Cloud 設定服務帳戶和 IAM 角色」課程,即可獲得入門級技能徽章。這門課程會介紹服務帳戶、自訂角色,以及如何使用 gcloud 設定權限。
完成「在 Google Cloud 使用機器學習 API」課程,即可獲得進階技能徽章。本課程說明以下機器學習和 AI 技術的基本功能: Cloud Vision API、Cloud Translation API 和 Cloud Natural Language API。
本課程會介紹 Vertex AI Studio。您可以運用這項工具和生成式 AI 模型互動、根據商業構想設計原型,並投入到正式環境。透過身歷其境的應用實例、有趣的課程及實作實驗室,您將能探索從提示到正式環境的生命週期,同時學習如何將 Vertex AI Studio 運用在多模態版 Gemini 應用程式、提示設計、提示工程和模型調整。這個課程的目標是讓您能運用 Vertex AI Studio,在專案中發揮生成式 AI 的潛能。
本課程說明如何使用深度學習來建立圖像說明生成模型。您將學習圖像說明生成模型的各個不同組成部分,例如編碼器和解碼器,以及如何訓練和評估模型。在本課程結束時,您將能建立自己的圖像說明生成模型,並使用模型產生圖像說明文字。
這堂課程將說明變換器架構,以及基於變換器的雙向編碼器表示技術 (BERT) 模型,同時帶您瞭解變換器架構的主要組成 (如自我注意力機制) 和如何用架構建立 BERT 模型。此外,也會介紹 BERT 適用的各種任務,像是文字分類、問題回答和自然語言推論。課程預計約 45 分鐘。
本課程概要說明解碼器與編碼器的架構,這種強大且常見的機器學習架構適用於序列對序列的任務,例如機器翻譯、文字摘要和回答問題。您將認識編碼器與解碼器架構的主要元件,並瞭解如何訓練及提供這些模型。在對應的研究室逐步操作說明中,您將學習如何從頭開始使用 TensorFlow 寫程式,導入簡單的編碼器與解碼器架構來產生詩詞。
本課程將介紹注意力機制,說明這項強大技術如何讓類神經網路專注於輸入序列的特定部分。此外,也將解釋注意力的運作方式,以及如何使用注意力來提高各種機器學習任務的成效,包括機器翻譯、文字摘要和回答問題。
本課程旨在說明 AI 的可解釋性和透明度概念、探討 AI 透明度對開發人員和工程師的重要性。課程中也會介紹實務方法和工具,有助於讓資料和 AI 模型透明且可解釋。
本課程旨在說明負責任 AI 技術的概念和 AI 開發原則,同時介紹各項技術,在實務上找出公平性和偏誤,減少 AI/機器學習做法上的偏誤。我們也將探討實用方法和工具,透過 Google Cloud 產品和開放原始碼工具,導入負責任 AI 技術的最佳做法。
本課程將介紹擴散模型,這是一種機器學習模型,近期在圖像生成領域展現亮眼潛力。概念源自物理學,尤其深受熱力學影響。過去幾年來,在學術界和業界都是炙手可熱的焦點。在 Google Cloud 中,擴散模型是許多先進圖像生成模型和工具的基礎。課程將介紹擴散模型背後的理論,並說明如何在 Vertex AI 上訓練和部署這些模型。
隨著企業持續擴大使用人工智慧和機器學習,以負責任的方式發展相關技術也日益重要。對許多企業來說,談論負責任的 AI 技術可能不難,如何付諸實行才是真正的挑戰。如要瞭解如何在機構中導入負責任的 AI 技術,本課程絕對能助您一臂之力。 您可以從中瞭解 Google Cloud 目前採取的策略、最佳做法和經驗談,協助貴機構奠定良好基礎,實踐負責任的 AI 技術。
完成 在 Agent Platform 設計提示 技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能: 在 Agent Platform 設計提示、分析圖片,以及運用多模態模型生成內容。瞭解如何建立有效的提示、引導生成式 AI 輸出內容, 以及將 Gemini 模型用於實際的行銷情境。
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。
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。
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。
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。
完成 在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式 技能徽章中階課程,即可證明您具備下列技能: 設定及建構 Docker 容器映像檔、建立及管理 Google Kubernetes Engine (GKE) 叢集、運用 kubectl 有效 管理叢集,以及運用強大的持續推送軟體更新做法來部署 Kubernetes 應用程式。
完成「在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構」技能徽章中階課程, 即可證明自己具備下列知識與技能:使用 Terraform 的基礎架構即程式碼 (IaC) 原則、運用 Terraform 設定佈建及管理 Google Cloud 資源、有效管理狀態 (本機和遠端),以及將 Terraform 程式碼模組化,以利重複使用和管理。
「生成式 AI 代理:實現組織轉型」是 Gen AI Leader 學習路徑的第五堂也是最後一堂課程。本課程將探討組織如何運用自訂生成式 AI 代理,解決特定的業務難題。您將動手練習建構基本的生成式 AI 代理,同時探索這類代理的各種元件,例如模型、推論迴圈和工具。
「生成式 AI 應用程式:徹底改變工作方式」是 Generative AI Leader 學習路徑的第四門課程。本課程將介紹 Google 的生成式 AI 應用程式,例如 Gemini for Workspace 和NotebookLM,也會引導您瞭解各種概念,像是建立基準、檢索增強生成、建構有效的提示詞,以及打造自動化工作流程等。
「生成式 AI:掌握幕後技術與環境」是 Gen AI Leader 學習路徑的第三門課程。生成式 AI 正在改變我們的工作方式,以及與周遭世界的互動模式。身為領導者,您要如何駕馭其強大的功能,創造實際的業務成果?在本課程中,您將認識建構生成式 AI 解決方案時的各個層面、Google Cloud 產品與服務,以及選擇解決方案時應考量的因素。
生成式 AI:瞭解基礎概念是 Gen AI Leader 學習路徑的第二門課程。在本課程中,您將瞭解 AI、機器學習和生成式 AI 的差異,以及各種類型的資料如何協助生成式 AI 解決業務難題,進而掌握生成式 AI 的基礎概念。您還能深入瞭解 Google Cloud 因應基礎模型限制的策略,以及開發、部署安全且負責任的 AI 技術時面臨的主要挑戰。
「生成式 AI:不只是聊天機器人」是 Gen AI Leader 學習路徑的第一門課程,沒有先修條件。本課程旨在帶領您超越對聊天機器人的基本認識,探索生成式 AI 能為貴組織帶來的真正潛力。您將瞭解基礎模型和提示工程等概念,這些都是發揮生成式 AI 威力的關鍵。本課程也會引導您思考重要事項,協助您為貴組織制定成功的生成式 AI 策略。
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。
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「使用 Chrome Enterprise Premium 安全功能保護雲端流量」技能徽章課程,即可獲得技能徽章。本課程將說明 如何運用 Chrome Enterprise Premium 安全存取重要應用程式和服務、透過現代化 零信任平台強化資安態勢、使用身分和情境感知存取控管機制安全存取資源,以及使用 Client Connector 支援混合雲工作負載。
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。
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。
完成 Google Kubernetes Engine 成本效益最佳化 技能徽章中階課程, 即可證明您具備下列技能:建立及管理多租戶叢集、依據命名空間監控資源使用量、 設定自動調度叢集和 Pod 資源以提升效能、設定負載平衡以最佳化 資源分配,以及導入有效性和完備性探測,確保應用程式維持健康並符合成本效益。
完成「監控及管理 Google Cloud 資源」技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能:授予及撤銷 IAM 權限; 安裝 Monitoring 和 Logging 代理程式;建立、部署及測試事件導向的 Cloud Run 函式。
完成使用 Security Command Center 緩解威脅及修復安全漏洞技能徽章中階課程,即可證明您具備下列技能: 防範及管理環境威脅、找出並修復應用程式安全漏洞,以及應對安全異常狀況。
完成「管理 Google Cloud 中的 Kubernetes」技能徽章中階課程, 即可證明您具備下列技能:使用 kubectl 管理部署作業、 在 Google Kubernetes Engine (GKE) 監控應用程式與偵錯,以及運用技術持續推送軟體更新。
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。
完成「使用 Apps Script 整合 BigQuery 資料與 Google Workspace」技能徽章入門課程,即可證明您瞭解如何透過 AppSheet 將 Workspace 產品連結至 BigQuery。
完成 使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件 技能徽章中階課程,即可證明您具備下列技能: 透過 Gemini 多模態功能,使用多模態提示從文字和影像資料擷取資訊、生成影片說明,以及擷取影片以外的額外資訊; 透過 Gemini 的多模態檢索增強生成 (RAG) 功能,為含有文字和圖片的文件建構中繼資料、取得所有相關文字分塊,以及顯示引用資料。
完成運用 BigQuery 導入多模態向量搜尋技能徽章中階課程, 即可證明自己具備下列技能:使用 Gemini in BigQuery 生成 SQL 程式碼並偵錯、執行情緒分析、 總結文字重點並找出關鍵字、生成嵌入項目、建立檢索增強生成 (RAG) pipeline, 以及導入多模態向量搜尋。
完成在 Google Cloud 實作 CI/CD 管道技能徽章中階課程,即可獲得技能徽章。 您將透過本課程學習如何使用 Artifact Registry、Cloud Build 和 Cloud Deploy,並且操作 Google Cloud 控制台、Google Cloud CLI、Cloud Run 和 GKE。本課程會介紹如何建構持續整合 管道、儲存及保護構件、掃描安全漏洞、驗證 已核准的發布版本是否有效。此外,您還會實際操作,將應用程式 同時部署至 GKE 和 Cloud Run。
完成 在 Google Cloud 實作 Sensitive Data Protection 技能徽章入門課程,證明您具備下列技能:使用 Sensitive Data Protection 服務 (包括 Cloud Data Loss Prevention API) 來檢查、遮蓋及去識別化 Google Cloud 中的機密資料。
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。
完成使用 Apps Script 及 AppSheet 進行開發作業技能徽章課程,即可獲得技能徽章, 瞭解如何建構聊天機器人,以及如何使用在任何文件中使用指令碼編輯器。
完成 使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式 技能徽章中階課程,即可證明您具備下列技能: 生成文字、透過 Python SDK 和 Gemini API 呼叫函式,以及運用 Cloud Run 部署 Streamlit 應用程式。 您將瞭解如何以不同方式透過提示請 Gemini 生成文字、使用 Cloud Shell 測試及疊代 Streamlit 應用程式,隨後封裝成 Docker 容器並在 Cloud Run 中部署。
完成透過 Google Cloud 建構網站技能徽章課程,即可獲得入門級技能徽章。 本課程以 Get Cooking in Cloud 系列影片為基礎, 涵蓋以下主題:在 Cloud Run 部署網站在 Compute Engine 託管網頁應用程式在 Google Kubernetes Engine 建立、 部署及擴充網站使用 Cloud Build 將單體式應用程式遷移至微服務架構
完成「使用 Knowledge Catalog 建構資料網格」技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能:使用 Knowledge Catalog 建構資料網格, 以利在 Google Cloud 維護資料安全性,並協助治理和探索資料。您將練習並測試自己的技能,包括在 Knowledge Catalog 為資產加上標記、指派 IAM 角色,以及評估資料品質。
完成運用 Gemini 分析多模態資料並推論技能徽章中階課程,即可證明自己具備下列技能:使用 Gemini 2.0 Flash 分析文字、圖像、音訊 (以樂譜呈現) 和影片資料;以及依據這類複合型資訊,推導出結論及擷取洞察結果。
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。
完成「充實中繼資料及發掘 Lakehouse 資料」技能徽章課程,即可證明您具備 BigQuery、 Lakehouse 和 Knowledge Catalog 的相關技能。您會建立 Lakehouse 資料表,並充實中繼資料管理和資料表資料探索功能。
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。
完成「Google DeepMind:訓練小型語言模型」技能徽章進階課程,即可證明您具備下列技能: 提出實際的語言模型研究問題、建構簡單的分詞器、準備資料集來訓練 Transformer 語言模型,以及執行小型語言模型的訓練迴圈。 註冊免付費訂閱方案,即可免付費使用這個實驗室。每個月還能獲得 35 點免付費抵免額!
這是一堂入門級的微學習課程,旨在探討大型語言模型 (LLM) 的定義和用途,並說明如何調整提示來提高 LLM 成效。此外,也會介紹多項 Google 工具,協助您自行開發生成式 AI 應用程式。
這個入門微學習課程主要說明生成式 AI 的定義和使用方式,以及此 AI 與傳統機器學習方法的差異。本課程也會介紹各項 Google 工具,協助您開發自己的生成式 AI 應用程式。
這個入門微學習課程主要介紹「負責任的 AI 技術」和其重要性,以及 Google 如何在自家產品中導入這項技術。本課程也會說明 Google 的 7 個 AI 開發原則。