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Applica le tue competenze nella console Google Cloud

Anna Parfenova

Membro dal giorno 2020

Campionato Argento

9621 punti
Kubernetes in Google Cloud Earned gen 26, 2026 EST
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Italiano Earned nov 18, 2024 EST
Prompt Design in Vertex AI Earned nov 8, 2024 EST
Introduction to Responsible AI - Italiano Earned ott 29, 2024 EDT
Introduction to Large Language Models - Italiano Earned ott 27, 2024 EDT
Introduction to Generative AI - Italiano Earned ott 24, 2024 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML Earned ago 22, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned ago 13, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Italiano Earned ago 7, 2023 EDT
Creazione di sistemi di analisi dei flussi di dati resilienti su Google Cloud Earned ago 6, 2023 EDT
Prepara i dati per le API ML su Google Cloud Earned lug 25, 2023 EDT
Build a Data Warehouse with BigQuery Earned lug 18, 2023 EDT
Creazione di pipeline di dati in batch su Google Cloud Earned lug 3, 2023 EDT
Modernizzazione di data lake e data warehouse con Google Cloud Earned giu 6, 2023 EDT

Kubernetes è il sistema di orchestrazione dei container più diffuso e Google Kubernetes Engine è stato progettato specificamente per supportare i deployment Kubernetes gestiti in Google Cloud. In questo corso di livello avanzato, potrai esercitarti nella configurazione di immagini e container Docker e nel deployment di applicazioni Kubernetes Engine complete. Grazie a questo corso, apprenderai le competenze pratiche necessarie per integrare l'orchestrazione dei container nel tuo workflow. Stai cercando un Challenge Lab pratico per dimostrare le tue abilità e convalidare le tue conoscenze? Dopo aver completato questo corso, termina il Challenge Lab aggiuntivo alla fine del corso Esegui il deployment di applicazioni Kubernetes su Google Cloud per ricevere un esclusivo badge digitale Google Cloud.

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Dal momento che l'uso dell'intelligenza artificiale e del machine learning nelle aziende continua a crescere, cresce anche l'importanza di realizzarli in modo responsabile. Molti sono scoraggiati dal fatto che parlare di IA responsabile può essere più facile che metterla in pratica. Se vuoi imparare come operativizzare l'IA responsabile nella tua organizzazione, questo corso fa per te. In questo corso scoprirai come Google Cloud ci riesce attualmente, oltre alle best practice e alle lezioni apprese, per fungere da framework per costruire il tuo approccio all'IA responsabile.

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Complete the introductory Prompt Design in Vertex AI skill badge to demonstrate skills in the following: prompt engineering, image analysis, and multimodal generative techniques, within Vertex AI. Discover how to craft effective prompts, guide generative AI output, and apply Gemini models to real-world marketing scenarios.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'IA responsabile, perché è importante e in che modo Google implementa l'IA responsabile nei propri prodotti. Introduce anche i 7 principi dell'IA di Google.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo che esplora cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i casi d'uso in cui possono essere utilizzati e come è possibile utilizzare l'ottimizzazione dei prompt per migliorare le prestazioni dei modelli LLM. Descrive inoltre gli strumenti Google per aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'AI generativa, come viene utilizzata e in che modo differisce dai tradizionali metodi di machine learning. Descrive inoltre gli strumenti Google che possono aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.

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Complete the intermediate Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in the following: building data transformation pipelines to BigQuery using Dataprep by Trifacta; using Cloud Storage, Dataflow, and BigQuery to build extract, transform, and load (ETL) workflows; and building machine learning models using BigQuery ML.

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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.

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L'integrazione del machine learning nelle pipeline di dati aumenta la capacità di estrarre insight dai dati. Questo corso illustra i modi in cui il machine learning può essere incluso nelle pipeline di dati su Google Cloud. Per una personalizzazione minima o nulla, il corso tratta di AutoML. Per funzionalità di machine learning più personalizzate, il corso introduce Notebooks e BigQuery Machine Learning (BigQuery ML). Inoltre, il corso spiega come mettere in produzione soluzioni di machine learning utilizzando Vertex AI.

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L'elaborazione dei flussi di dati sta diventando sempre più diffusa poiché la modalità flusso consente alle aziende di ottenere parametri in tempo reale sulle operazioni aziendali. Questo corso tratta la creazione di pipeline di dati in modalità flusso su Google Cloud. Pub/Sub viene presentato come strumento per la gestione dei flussi di dati in entrata. Il corso spiega anche come applicare aggregazioni e trasformazioni ai flussi di dati utilizzando Dataflow e come archiviare i record elaborati in BigQuery o Bigtable per l'analisi. Gli studenti acquisiranno esperienza pratica nella creazione di componenti della pipeline di dati in modalità flusso su Google Cloud utilizzando QwikLabs.

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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 Dataproc 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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Complete the intermediate Build a Data Warehouse with BigQuery skill badge course to demonstrate skills in the following: joining data to create new tables, troubleshooting joins, appending data with unions, creating date-partitioned tables, and working with JSON, arrays, and structs in BigQuery.

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Le pipeline di dati in genere rientrano in uno dei paradigmi EL (Extract, Load), ELT (Extract, Load, Transform) o ETL (Extract, Transform, Load). Questo corso descrive quale paradigma dovrebbe essere utilizzato e quando per i dati in batch. Inoltre, questo corso tratta diverse tecnologie su Google Cloud per la trasformazione dei dati, tra cui BigQuery, l'esecuzione di Spark su Dataproc, i grafici della pipeline in Cloud Data Fusion e trattamento dati serverless con Dataflow. Gli studenti fanno esperienza pratica nella creazione di componenti della pipeline di dati su Google Cloud utilizzando Qwiklabs.

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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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