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Aruna Danuddara Dilshan Rathnayake

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黄金联赛

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使用 Google Data Cloud 共用資料 Earned Oct 27, 2024 EDT
以串流方式將分析資料傳入 BigQuery Earned Oct 19, 2024 EDT
透過 BigQuery 建構資料倉儲 Earned Oct 19, 2024 EDT
從 BigQuery 資料取得深入分析結果 Earned Oct 12, 2024 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 Earned Oct 6, 2024 EDT
使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程 Earned Sep 29, 2024 EDT
圖像生成簡介 Earned Aug 13, 2024 EDT
生成式 AI 簡介 Earned Jun 24, 2024 EDT
Level 3: GenAIus Travels Earned Jun 24, 2024 EDT
Preparing for your Professional Data Engineer Journey Earned Jun 3, 2024 EDT

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「以串流方式將分析資料傳入 BigQuery」課程,即可獲得技能徽章。 在此課程中,您將綜合應用 Pub/Sub、Dataflow 和 BigQuery,並以串流方式傳送 資料進行分析。

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完成 透過 BigQuery 建構資料倉儲 技能徽章中階課程,即可證明您具備下列技能: 彙整資料以建立新資料表、排解彙整作業問題、利用聯集附加資料、建立依日期分區的資料表, 以及在 BigQuery 使用 JSON、陣列和結構體。

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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 Looker Studio 中 透過連結 BigQuery 資料建立報表。

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完成 在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能: 使用 Dataprep by Trifacta 清理資料、在 Dataflow 執行資料管道、在 Dataproc 建立叢集和執行 Apache Spark 工作,以及呼叫機器學習 API,包含 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。

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完成使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程技能徽章中階課程, 即可證明自己具備下列知識與技能:運用 Dataprep by Trifacta 建構連至 BigQuery 的資料轉換 pipeline; 使用 Cloud Storage、Dataflow 和 BigQuery 建構「擷取、轉換及載入」(ETL) 工作負載, 以及使用 BigQuery ML 建構機器學習模型。

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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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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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This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.

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