Complete the intermediate Develop Gen AI Apps with Gemini and Streamlit skill badge course to demonstrate skills in text generation, applying function calls with the Python SDK and Gemini API, and deploying a Streamlit application with Cloud Run. In this course, you learn Gemini prompting, test Streamlit apps in Cloud Shell, and deploy them as Docker containers in Cloud Run. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
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Build AI agents that can leverage enterprise databases using the MCP Toolbox for Databases. You will define secure database interaction tools, and implement intelligent querying capabilities (leveraging vector embeddings, structured queries).
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Ottieni il corso intermedio con badge delle competenze Prepara i dati per le API ML su Google Cloud per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: pulizia dei dati con Dataprep di Trifacta, esecuzione delle pipeline di dati in Dataflow, creazione dei cluster ed esecuzione dei job Apache Spark in Managed Service for Apache Spark e richiamo delle API ML tra cui l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text e l'API Video Intelligence.
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Earn a skill badge by completing the Streaming Analytics into BigQuery skill badge course, where you use Pub/Sub, Dataflow and BigQuery together to stream data for analytics.
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Earn a skill badge by completing the Share Data Using Google Data Cloud skill badge course, where you will gain practical experience with Google Cloud Data Sharing Partners, which have proprietary datasets that customers can use for their analytics use cases. Customers subscribe to this data, query it within their own platform, then augment it with their own datasets and use their visualization tools for their customer facing dashboards.
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I due componenti chiave di qualsiasi pipeline di dati sono costituiti dai data lake e dai data warehouse. In questo corso evidenzieremo i casi d'uso per ogni tipo di spazio di archiviazione e approfondiremo i dettagli tecnici delle soluzioni di data lake e data warehouse disponibili su Google Cloud. Inoltre, descriveremo il ruolo di un data engineer, illustreremo i vantaggi di una pipeline di dati di successo per le operazioni aziendali ed esamineremo i motivi per cui il data engineering dovrebbe essere eseguito in un ambiente cloud.
Questo è il primo corso della serie Data engineering su Google Cloud. Dopo il completamento di questo corso, iscriviti al corso Creazione di pipeline di dati in batch su Google Cloud.
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Develop Gen AI Apps with Gemini and Streamlit
Earned ago 26, 2026 EDT
Build AI Agents with Enterprise Databases
Earned mag 21, 2026 EDT
Prepara i dati per le API ML su Google Cloud
Earned gen 7, 2026 EST
Streaming Analytics into BigQuery
Earned dic 9, 2025 EST
Share Data Using Google Data Cloud
Earned dic 9, 2025 EST
Modernizzazione di data lake e data warehouse con Google Cloud
Earned dic 8, 2025 EST