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Jarosław Kołodziejczyk
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Diamond League
30730 points
在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構
Earned Jun 11, 2024 EDT
建立及管理 AlloyDB 執行個體
Earned Jun 11, 2024 EDT
在 BigQuery 執行預測資料分析
Earned Jun 10, 2024 EDT
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing
Earned May 29, 2024 EDT
在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式
Earned May 29, 2024 EDT
在連結試算表中分析 BigQuery 資料
Earned May 29, 2024 EDT
使用 Eventarc 建構事件導向應用程式
Earned May 27, 2024 EDT
在 Cloud Storage 建立串流資料湖泊
Earned May 27, 2024 EDT
在 Google Cloud 儲存、處理與管理資料 - 指令列
Earned May 17, 2024 EDT
使用 Dataplex 整理及管理資料
Earned May 16, 2024 EDT
使用 Google API 分析語音和語言
Earned Jan 12, 2024 EST
建立及管理 Bigtable 執行個體
Earned Jan 11, 2024 EST
建立及管理 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 執行個體
Earned Jan 5, 2024 EST
為 Looker 資訊主頁和報表準備資料
Earned Dec 14, 2023 EST
開始使用 Looker
Earned Dec 8, 2023 EST
使用 Google Data Cloud 共用資料
Earned Dec 7, 2023 EST
建立及管理 Cloud Spanner 執行個體
Earned Dec 6, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - 繁體中文
Earned Dec 5, 2023 EST
負責任的 AI 技術簡介
Earned Dec 5, 2023 EST
大型語言模型簡介
Earned Dec 5, 2023 EST
生成式 AI 簡介
Earned Dec 5, 2023 EST
在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式
Earned Jun 16, 2023 EDT
使用資料庫遷移服務將 MySQL 資料遷移至 Cloud SQL
Earned Jun 7, 2023 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture
Earned Jun 6, 2023 EDT
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing
Earned Sep 22, 2022 EDT
Google Cloud 中的 Kubernetes
Earned Dec 3, 2021 EST
VM Migration
Earned Oct 21, 2021 EDT
Google Cloud 必備知識
Earned Sep 20, 2021 EDT
Cloud SQL
Earned Sep 17, 2021 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Sep 15, 2021 EDT
使用 BigQuery 進行機器學習
Earned Jul 28, 2021 EDT
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications
Earned Jul 28, 2021 EDT
Migrating MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Service
Earned Jul 28, 2021 EDT
從 BigQuery 資料取得深入分析結果
Earned Jul 23, 2021 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned Jul 22, 2021 EDT
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。
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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。
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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 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 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。
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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。
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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。
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完成「在 Cloud Storage 建立串流資料湖泊」任務，即可獲得技能徽章。 本課程中，您將綜合運用 Pub/Sub、Dataflow 和 Cloud Storage， 在 Google Cloud 建立串流資料湖泊。
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Cloud Storage、Cloud Functions 和 Cloud Pub/Sub 都是 Google Cloud Platform 服務， 可用於儲存、處理及管理資料。您可以整合運用這三種服務， 打造各式各樣的資料導向應用程式。您將在本次課程中 使用 Cloud Storage 儲存圖片、透過 Cloud Functions 處理圖片， 並利用 Cloud Pub/Sub 將圖片傳送至其他應用程式。
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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 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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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。
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完成建立及管理 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 執行個體技能徽章入門課程，證明您具備下列技能：遷移、設定和管理 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 執行個體和資料庫。
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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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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「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「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。
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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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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。
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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。
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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。
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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。
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完成 使用資料庫遷移服務將 MySQL 資料遷移至 Cloud SQL 技能徽章入門課程，證明您具備下列技能： 使用「資料庫遷移服務」中各種可用的工作類型和連線選項， 將 MySQL 資料遷移至 Cloud SQL，以及在執行「資料庫遷移服務」工作時 遷移 MySQL 使用者資料。
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This fundamental-level quest is unique amongst the other quest offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect Certification. From IAM, to networking, to Kubernetes engine deployment, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, we recommend that you also review the exam guide and other available preparation resources.
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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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Kubernetes 是最受歡迎的容器自動化調度管理系統，Google Kubernetes Engine 則專門支援 Google Cloud 中的 代管 Kubernetes 部署項目。這門進階課程將帶您實際練習設定 Docker 映像檔和容器，並部署完整的 Kubernetes Engine 應用程式。 您會學到如何將容器自動化調度管理機制， 整合到自己的工作流程，這些技巧相當實用。 想透過實作挑戰實驗室展現 技能、驗收學習成果嗎？本課程結束後，再完成 在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式課程 結尾的挑戰實驗室，即可獲得專屬 Google Cloud 數位徽章。
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Google Cloud’s four step structured Cloud Migration Path Methodology provides a defined and repeatable path for users to follow when migrating and modernizing Virtual Machines. In this quest, you will get hands-on practice with Google’s current solution set for VM assessment, planning, migration, and modernization. You will start by analyzing your lab environment and building assessment reports with CloudPhysics and StratoZone, then build a landing zone within Google Cloud leveraging Terraform’s infrastructure-as-code templates, next you will manually transform a two-tier application into a cloud-native workload running on Kubernetes, and finally, transform a VM workload into Kubernetes with Migrate for Anthos and migrate a VM between cloud environments.
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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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Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.
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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
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不想花費大把時間，想在幾分鐘內只靠 SQL，就建立好機器學習模型嗎？透過 BigQuery ML，資料分析師可以運用現有的 SQL 工具和技巧，建立、訓練、評估模型， 並使用模型進行預測，降低機器學習的使用門檻。在 本系列的實驗室，您會測試不同類型的模型，瞭解 優良模型應具備的條件。
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In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.
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This course offers hands-on practice with migrating MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Service. You start with an introductory lab that briefly reviews how to get started with Cloud SQL for MySQL, including how to connect to Cloud SQL instances using the Cloud Console. Then, you continue with two labs focused on migrating MySQL databases to Cloud SQL using different job types and connectivity options available in Database Migration Service. The course ends with a lab on migrating MySQL user data when running Database Migration Service jobs.
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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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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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