Oscar Amaro
成为会员时间:2023
钻石联赛
57960 积分
成为会员时间:2023
This course provides an introduction to using Terraform for Google Cloud. It enables learners to describe how Terraform can be used to implement infrastructure as code and to apply some of its key features and functionalities to create and manage Google Cloud infrastructure. Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources using Terraform.
Welcome to Observability in Google Cloud, the second part of a two-part course series. It is suggested that you complete part 1, Logging and Monitoring in Google Cloud, prior to taking this course. This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.
完成在 Vertex AI 上构建和部署机器学习解决方案课程,赢取中级技能徽章。 在此课程中,您将了解如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI Platform、AutoML 以及自定义训练服务来 训练、评估、调优、解释和部署机器学习模型。 此技能徽章课程的目标受众是专业的数据科学家和机器学习 工程师。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的专属数字徽章,旨在认可 您对 Google Cloud 产品与服务的熟练度;您需要在 交互式实操环境中参加考核,证明自己运用所学知识的能力后才能获得此徽章。完成此技能徽章课程 和作为最终评估的实验室挑战赛,即可获得数字徽章, 在您的人际圈中炫出自己的技能。
Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer (PMLE) certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.
完成中级技能徽章课程利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理, 展示自己在以下方面的技能:利用 Dataprep by Trifacta 构建 BigQuery 数据转换流水线; 利用 Cloud Storage、Dataflow 和 BigQuery 构建提取、转换和加载 (ETL) 工作流; 以及利用 BigQuery ML 构建机器学习模型。
This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Learners will get hands-on practice using Agent Platform Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.
本课程致力于为您提供所需的知识和工具,让您能够了解 MLOps 团队在部署和管理生成式 AI 模型以及探索 Vertex AI 如何帮助 AI 团队简化 MLOps 流程时面临的独特挑战,并帮助您在生成式 AI 项目中取得成功。
This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.
This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.
Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Associate Cloud Engineer certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook , and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
这门自助式速成课程向学员介绍 Google Cloud 提供的灵活全面的基础架构和平台服务,着重介绍了 Compute Engine。学员将通过一系列视频讲座、演示和动手实验,探索和部署各种解决方案元素,包括网络、系统和应用服务等基础架构组件。本课程的内容还包括如何部署实用的解决方案,包括客户提供的加密密钥、安全和访问权限管理、配额和结算,以及资源监控。
这是一套自助式速成课程,向学员介绍 Google Cloud 提供的灵活全面的基础架构和平台服务。学员将通过一系列视频讲座、演示和实操实验,探索和部署各种解决方案元素,包括安全互连网络、负载均衡、自动扩缩、基础架构自动化和代管式服务。
这是一套自助式速成课程,向学员介绍 Google Cloud 提供的灵活全面的基础架构和平台服务。学员将通过一系列视频讲座、演示和实操实验,探索和部署各种解决方案元素,包括安全互连网络、负载均衡、自动扩缩、基础架构自动化和代管式服务。
“Google Cloud 基础知识:核心基础设施”介绍在使用 Google Cloud 时会遇到的重要概念和术语。本课程通过视频和实操实验来介绍并比较 Google Cloud 的多种计算和存储服务,并提供重要的资源和政策管理工具。
欢迎学习“Google Kubernetes Engine 使用入门”课程。Kubernetes 是位于应用和硬件基础架构之间的软件层,如果您对 Kubernetes 感兴趣,那就来对地方了!Google Kubernetes Engine 将 Kubernetes 作为 Google Cloud 上的代管式服务提供给您使用。 本课程的目标是介绍 Google Kubernetes Engine(通常称为 GKE)的基础知识,以及将应用容器化并在 Google Cloud 中运行的方法。本课程首先介绍 Google Cloud 的基础知识,然后概述容器、Kubernetes、Kubernetes 架构以及 Kubernetes 操作。
欢迎学习“Google Kubernetes Engine 使用入门”课程。Kubernetes 是位于应用和硬件基础架构之间的软件层,如果您对 Kubernetes 感兴趣,那就来对地方了!Google Kubernetes Engine 将 Kubernetes 作为 Google Cloud 上的代管式服务提供给您使用。 本课程的目标是介绍 Google Kubernetes Engine(通常称为 GKE)的基础知识,以及将应用容器化并在 Google Cloud 中运行的方法。本课程首先介绍 Google Cloud 的基础知识,然后概述容器、Kubernetes、Kubernetes 架构以及 Kubernetes 操作。
这门自助式速成课程向学员介绍 Google Cloud 提供的灵活全面的基础架构和平台服务,其中着重介绍了 Compute Engine。学员将通过一系列视频讲座、演示和动手实验,探索和部署各种解决方案元素,包括网络、虚拟机和应用服务等基础架构组件。您将学习如何通过控制台和 Cloud Shell 使用 Google Cloud。您还将了解云架构师角色、基础架构设计方法以及虚拟网络配置和虚拟私有云 (VPC)、项目、网络、子网、IP 地址、路由及防火墙规则。
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。
这门自助式速成课程向学员介绍 Google Cloud 提供的灵活全面的基础架构和平台服务,其中着重介绍了 Compute Engine。学员将通过一系列视频讲座、演示和动手实验,探索和部署各种解决方案元素,包括网络、虚拟机和应用服务等基础架构组件。您将学习如何通过控制台和 Cloud Shell 使用 Google Cloud。您还将了解云架构师角色、基础架构设计方法以及虚拟网络配置和虚拟私有云 (VPC)、项目、网络、子网、IP 地址、路由及防火墙规则。
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.
完成开发 Google Cloud 网络课程,赢取技能徽章。在此课程中,您将学习 部署和监控应用的多种方法,包括执行以下任务的方法:探索 IAM 角色并添加/移除 项目访问权限、创建 VPC 网络、部署和监控 Compute Engine 虚拟机、 编写 SQL 查询、在 Compute Engine 中部署和监控虚拟机,以及使用 Kubernetes 通过多种部署方法部署应用。
“Google Cloud 基础知识:核心基础架构”介绍在使用 Google Cloud 时会遇到的重要概念和术语。本课程通过视频和实操实验来介绍并比较 Google Cloud 的多种计算和存储服务,并提供重要的资源和政策管理工具。
本课程介绍 Google Cloud 的 AI 和机器学习 (ML) 能力,重点讲解如何开发生成式和预测式 AI 项目。本课程将探讨“数据到 AI”全生命周期中的多种技术、产品和工具,并通过互动练习帮助数据科学家、AI 开发者和机器学习工程师提升专业能力。
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。
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.
在本课程中,您将获得在 Looker 中应用高级 LookML 概念 的实践经验。您将学习如何使用 Liquid 自定义和创建动态 维度和测量、创建动态 SQL 派生表和自定义原生 派生表,并运用扩展功能来模块化你的 LookML 代码
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。
This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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。
在本新手级课程中,您将了解 Google Cloud 数据分析工作流,以及可用于探索、分析和直观呈现数据并与相关人员共享发现结果的工具。结合案例研究、实操实验、讲座和测验/演示,本课程展示了如何将原始数据集转化为纯净数据,进而转化为实用的可视化图表和信息中心。无论您是已经在从事数据工作并想了解如何通过 Google Cloud 取得成功,还是在寻求职业发展,都可以借助本课程迈出第一步。几乎所有在工作中执行或使用数据分析的人都可以从本课程中受益。
在本入门级课程中,您将了解 Google Cloud 的基础工具和服务。此课程提供了可选视频, 旨在帮助您深入了解和回顾实验中涉及的概念。Google Cloud 基础知识是推荐给 Google Cloud 学员的第一门课程 - 即使您几乎没有云相关知识,也能从中获得实践 经验,并将其直接运用于您的首个 Google Cloud 项目。从编写 Cloud Shell 命令和部署您的第一个虚拟机,到在 Kubernetes Engine 上运行应用 或者使用负载均衡,“Google Cloud 基础知识”都是您了解该平台 基本功能的首选入门级课程。
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“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。
Google Cloud 云计算基础课程面向没有或很少有云计算基础或经验的人群。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念,以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。 完成本系列课程后,学员将能够清晰阐述这些概念,并掌握一些实际操作技能。 课程应按以下顺序完成: 1. Google Cloud 云计算基础课程:云计算基础知识 2. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的基础设施 3. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的网络服务和安全性 4. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI 本课程是该系列课程的最后一门,回顾了托管式大数据服务、机器学习及其价值,以及如何通过获得技能徽章来进一步展示您在 Google Cloud 方面的技能。
Google Cloud 云计算基础课程面向几乎没有云计算背景或经验的人士。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念,以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。 完成本课程系列后,学员将能够阐述这些概念,并展示一定的实操技能。 课程应按以下顺序完成: 1. Google Cloud 云计算基础课程:云计算基础知识 2. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的基础设施 3. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的网络服务和安全性 4. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI 本课是第三门课程,介绍云端自动化和管理工具以及如何构建安全网络。
Google Cloud 云计算基础课程面向云计算零基础或经验较少的人群。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念,以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。 完成本系列课程后,学员将能够清晰阐述这些概念,并掌握部分实操技能。 课程应按以下顺序完成: 1. Google Cloud 云计算基础课程:云计算基础知识 2. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的基础设施 3. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的网络服务和安全性 4. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI
Google Cloud 云计算基础课程面向云计算零基础或经验较少的人群。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念,以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。 完成本系列课程后,学员将能够清晰阐述这些概念,并掌握部分实操技能。 课程应按以下顺序完成: 1. Google Cloud 云计算基础课程:云计算基础知识 2. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的基础设施 3. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的网络服务和安全性 4. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI 本课是第一门课程,概述了云计算、Google Cloud 的使用方式以及各种计算选项。