Ozana Ionescu
成为会员时间:2023
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完成 云架构:设计、实施和管理课程,赢取技能徽章,展示您在以下方面的技能:使用 Apache Web 服务器部署可公开访问的网站;使用启动脚本配置 Compute Engine 虚拟机; 使用 Windows 堡垒主机和防火墙规则配置安全 RDP;构建 Docker 映像并将其部署到 Kubernetes 集群,然后进行更新;以及创建 CloudSQL 实例并导入 MySQL 数据库。 此技能徽章课程是非常有用的资源, 可帮助您理解 Google Cloud 认证 Professional Cloud Architect 认证考试中将会出现的主题。
In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.
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。
这是一节入门级微课程,旨在解释什么是生成式 AI、它的用途以及与传统机器学习方法的区别。该课程还介绍了可以帮助您开发自己的生成式 AI 应用的各种 Google 工具。
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.
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 Dataproc 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。
Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.
In this course you will get hands-on in order to work through real-world challenges faced when building streaming data pipelines. The primary focus is on managing continuous, unbounded data with Google Cloud products.
In this intermediate course, you will learn to design, build, and optimize robust batch data pipelines on Google Cloud. Moving beyond fundamental data handling, you will explore large-scale data transformations and efficient workflow orchestration, essential for timely business intelligence and critical reporting. Get hands-on practice using Dataflow for Apache Beam and Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) for implementation, and tackle crucial considerations for data quality, monitoring, and alerting to ensure pipeline reliability and operational excellence. A basic knowledge of data warehousing, ETL/ELT, SQL, Python, and Google Cloud concepts is recommended.
While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.
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。
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 Looker Studio 中 创建报告。
This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
In many IT organizations, incentives are not aligned between developers, who strive for agility, and operators, who focus on stability. Site reliability engineering, or SRE, is how Google aligns incentives between development and operations and does mission-critical production support. Adoption of SRE cultural and technical practices can help improve collaboration between the business and IT. This course introduces key practices of Google SRE and the important role IT and business leaders play in the success of SRE organizational adoption.
Welcome Gamers! Today's game is all about experimenting with Big Query for Machine Learning! Use real life case studies to learn various concepts of BQML and have fun. Take labs to earn points. The faster you complete the lab objectives, the higher your score.
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。
For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.
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。
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。
在本课程“Google Kubernetes Engine 架构设计:基础知识”中,您将了解 Google Cloud 的概况和原理,然后学习如何创建和管理软件容器,以及了解 Kubernetes 的架构。 这是“Google Kubernetes Engine 架构设计”系列课程的第一门课程。完成本课程后,请报名参加“Google Kubernetes Engine 架构设计:工作负载”课程。
完成在 Google Cloud 上部署 Kubernetes 应用技能徽章中级课程,展示您在以下方面的技能: 配置和构建 Docker 容器映像,创建和管理 Google Kubernetes Engine (GKE) 集群,利用 kubectl 实现高效 集群管理,以及按照稳健的持续交付 (CD) 实践部署 Kubernetes 应用。
完成在 Google Cloud 上实施云安全基础措施技能徽章中级课程, 展示自己在以下方面的技能:使用 Identity and Access Management (IAM) 创建和分配角色; 创建和管理服务账号;跨虚拟私有云 (VPC) 网络实现专用连接; 使用 Identity-Aware Proxy 限制应用访问权限; 使用 Cloud Key Management Service (KMS) 管理密钥和加密数据;创建专用 Kubernetes 集群。
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。
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。
Networking in Google cloud is a 6 part course series. Welcome to the first course of our six part course series, Networking in Google Cloud: Fundamentals. This course provides a comprehensive overview of core networking concepts, including networking fundamentals, virtual private clouds (VPCs), and the sharing of VPC networks. Additionally, the course covers network logging and monitoring techniques.
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。
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。
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。
“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。