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Hafizul Rifki Hawari

成为会员时间：2021

黄金联赛

21000 积分
保护软件交付流程 Earned Feb 9, 2025 EST
使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用 Earned Feb 9, 2025 EST
使用 Agent Platform 探索生成式 AI Earned Feb 9, 2025 EST
在 BigQuery 中使用 Gemini 模型 Earned Feb 9, 2025 EST
[DEPRECATED] 面向数据科学家和分析师的 Gemini Earned Feb 9, 2025 EST
使用 Gemini in BigQuery 提高效率 Earned Feb 9, 2025 EST
保护 Lakehouse 数据 Earned Feb 8, 2025 EST
Google Developer Essentials Earned Feb 7, 2025 EST
在 Vertex AI 上构建和部署机器学习解决方案 Earned Feb 7, 2025 EST
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI Earned Feb 7, 2025 EST
用 Document AI 实现大规模自动数据采集 Earned Feb 6, 2025 EST
在 Google Cloud 中实施 Sensitive Data Protection Earned Feb 6, 2025 EST
Google Cloud 云计算基础知识 Earned Feb 6, 2025 EST
使用预训练 API 实现语音和语言解决方案 Earned Feb 5, 2025 EST
使用 Gemini 和 Imagen 构建实用 AI 应用 Earned Feb 5, 2025 EST
在 Agent Platform 中设计提示 Earned Feb 4, 2025 EST
DEPRECATED Applied Data: Blockchain Earned Sep 19, 2021 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering Earned Sep 19, 2021 EDT
Scientific Data Processing Earned Sep 19, 2021 EDT
在 Google Cloud　上使用 Machine Learning API Earned Sep 18, 2021 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned Sep 18, 2021 EDT
通过 BigQuery ML 创建机器学习模型 Earned Sep 18, 2021 EDT
使用 BigQuery 构建数据仓库 Earned Sep 18, 2021 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned Sep 18, 2021 EDT
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据 Earned Sep 18, 2021 EDT
Data Science on Google Cloud Earned Sep 18, 2021 EDT
DEPRECATED BigQuery for Marketing Analysts Earned Sep 18, 2021 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned Sep 17, 2021 EDT
为 Looker 信息中心和报告准备数据 Earned Sep 17, 2021 EDT
在 Cloud Data Fusion 上构建无代码流水线 Earned Sep 17, 2021 EDT
从 BigQuery 数据中挖掘数据洞见 Earned Sep 16, 2021 EDT

完成中级技能徽章课程保护软件交付流程，展示您能够熟练地根据 DevSecOps 原则，主动将安全措施集成到软件开发生命周期 (SDLC) 中。 您将学习如何利用 Google Kubernetes Engine (GKE) 和 Cloud Run 安全地部署容器映像，如何实现自动漏洞扫描以主动识别风险，以及如何使用 Artifact Registry 简化应用开发，同时保持对安全性的关注。此外，您还将掌握以下技能：集成 Cloud Build 以实现稳健的开发流程，以及实现准入控制政策以对环境进行精细控制。

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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。

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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。

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本课程展示了如何在 BigQuery 中使用 AI/机器学习模型处理生成式 AI 任务。通过一个涉及客户关系管理的实际应用场景，您将学习到使用 Gemini 模型解决业务问题的工作流程。为了便于理解，本课程还将通过使用 SQL 查询和 Python 笔记本的编码解决方案提供分步指导。

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在本课程中，您将了解 Gemini（Google Cloud 的生成式 AI 赋能的协作工具）如何帮助分析客户数据并预测产品销售情况。此外，您还将了解如何在 BigQuery 中使用客户数据来识别、开发新客户并对其进行分类。通过动手实验，您将体验 Gemini 如何改进数据分析和机器学习工作流。 Duet AI 已更名为 Gemini，这是我们的新一代模型。

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此课程将探索如何使用 AI 功能套件 Gemini in BigQuery 为“数据到 AI”工作流提供助力。其中涉及到的功能包括数据探索和准备、代码生成和问题排查，以及工作流发现和可视化。此课程包含概念解释、真实使用场景以及实操实验等内容，可帮助数据从业者提升效率并加快流水线开发速度。

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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。

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This introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.

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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。

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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。

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完成用 Document AI 实现大规模自动数据采集课程，赢取入门级技能徽章。在本课程中，您将学习如何使用 Document AI 提取、处理和采集数据。

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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。

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完成Google Cloud 云计算基础知识挑战任务，赢取技能徽章。 您将学习如何在　Compute Engine　中使用虚拟机 (VM)、永久性 磁盘和 Web 服务器。

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完成使用预训练 API 实现语音和语言解决方案课程以获得技能徽章，了解如何使用与语音相关的 API 工具来合成和转录语音。

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完成“使用 Gemini 和 Imagen 构建实际 AI 应用”技能徽章入门课程，展示您在以下方面的技能：图像识别、自然语言处理、 使用 Google 强大的 Gemini 和 Imagen 模型生成图像、在 Vertex AI 平台上部署应用。

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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。

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Blockchain and related technologies, such as distributed ledger and distributed apps, are becoming new value drivers and solution priorities in many industries. In this course you will gain hands-on experience with distributed ledger and the exploration of blockchain datasets in Google Cloud. It brings the research and solution work of Google's Allen Day into self-paced labs for you to run and learn directly. Since this course uses advanced SQL in BigQuery, a SQL-in-BigQuery refresher lab is at the start.

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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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Big data, machine learning, and scientific data? It sounds like the perfect match. In this course, you will get hands-on practice with GCP services like BigQuery, Managed Service for Apache Spark, and Tensorflow by applying them to use cases that employ real-life, scientific data sets. By getting experience with tasks like earthquake data analysis and satellite image aggregation, Scientific Data Processing will expand your skill set in big data and machine learning so you can start tackling your own problems across a spectrum of scientific disciplines.

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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。

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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.

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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。

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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。

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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.

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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。

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This is the first of two Quests of hands-on labs is derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform, 2nd Edition by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this first Quest, covering up through chapter 8, you are given the opportunity to practice all aspects of ingestion, preparation, processing, querying, exploring and visualizing data sets using Google Cloud tools and services.

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Want to turn your marketing data into insights and build dashboards? Bring all of your data into one place for large-scale analysis and model building. Get repeatable, scalable, and valuable insights into your data by learning how to query it and using BigQuery. 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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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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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。

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本课程提供 Cloud Data Fusion 的实操练习。Cloud Data Fusion 是云原生的 无代码数据集成平台。受益于此，ETL 开发者、数据工程师和分析师 可以利用预构建的转换工具和连接器，轻松构建和 部署流水线，而无需操心编码问题。本课程首先提供了 一个快速入门实验，让学习者熟悉 Cloud Data Fusion 界面。接下来， 学员将尝试运行批处理和实时流水线，并使用内置的 Wrangler 插件对数据执行一些有趣的转换。

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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。

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