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Apply your skills in Google Cloud console

Prakash L Waddar

成为会员时间：2024

钻石联赛

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綜合應用：為 Cloud 資料分析師工作做準備 Earned Nov 18, 2025 EST
資料敘事的強大力量：如何在 Cloud 以圖表呈現資料 Earned Nov 18, 2025 EST
在 Cloud 轉換資料 Earned Nov 18, 2025 EST
在 Cloud 管理與儲存資料 Earned Nov 18, 2025 EST
Google Cloud 資料分析功能簡介 Earned Nov 18, 2025 EST
開發人員的負責任 AI 技術：可解釋性與透明度 Earned Jun 16, 2025 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：公平性與偏誤 Earned Jun 14, 2025 EDT
建立圖像說明生成模型 Earned Jun 13, 2025 EDT
Transformer 和 BERT 模型 Earned Jun 13, 2025 EDT
編碼器-解碼器架構 Earned Jun 13, 2025 EDT
注意力機制 Earned Jun 13, 2025 EDT
圖像生成簡介 Earned Jun 13, 2025 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job Earned May 6, 2025 EDT
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud Earned May 3, 2025 EDT
Data Transformation in the Cloud Earned Jan 11, 2025 EST
Data Management and Storage in the Cloud Earned Dec 27, 2024 EST
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned Aug 15, 2024 EDT

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 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 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 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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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.

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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.

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This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.

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This is the second of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll explore how data is structured and organized. You’ll gain hands-on experience with the data lakehouse architecture and cloud components like BigQuery, Google Cloud Storage, and DataProc to efficiently store, analyze, and process large datasets.

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This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.

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