Intern.Nared Fuengverojsakul
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完成「在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構」技能徽章中階課程, 即可證明自己具備下列知識與技能:使用 Terraform 的基礎架構即程式碼 (IaC) 原則、運用 Terraform 設定佈建及管理 Google Cloud 資源、有效管理狀態 (本機和遠端),以及將 Terraform 程式碼模組化,以利重複使用和管理。
Networking is a principle theme of cloud computing. It’s the underlying structure of Google Cloud, and it’s what connects all your resources and services to one another. This course will cover essential Google Cloud networking services and will give you hands-on practice with specialized tools for developing mature networks. From learning the ins-and-outs of VPCs, to creating enterprise-grade load balancers, Automate Deployment and Manage Traffic on a Google Cloud Network will give you the practical experience needed so you can start building robust networks right away.
完成 使用 Firebase 開發無伺服器應用程式 技能徽章中階課程, 即可證明您具備下列技能:使用 Firebase 架構及建構無伺服器的網頁應用程式、 運用 Firestore 管理資料庫、使用 Cloud Build 自動部署內容, 以及將 Google 助理功能整合至應用程式。
Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
完成 在 Google Cloud 實作 DevOps 工作流程 技能徽章中階課程, 即可證明您具備下列技能:使用 Cloud Source Repositories 建立 Git 存放區、 在 Google Kubernetes Engine (GKE) 發布、管理和調度 Deployment, 以及建立 CI/CD 管道,自動建構容器映像檔與執行 GKE 部署作業。
In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
完成透過 Google Cloud 建構網站技能徽章課程,即可獲得入門級技能徽章。 本課程以 Get Cooking in Cloud 系列影片為基礎, 涵蓋以下主題:在 Cloud Run 部署網站在 Compute Engine 託管網頁應用程式在 Google Kubernetes Engine 建立、 部署及擴充網站使用 Cloud Build 將單體式應用程式遷移至微服務架構
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。
本入門課程有別於其他課程。 透過這些實驗室,IT 專業人員將有機會實際練習, 熟悉出現在 Google Cloud 助理雲端工程師認證中的主題和服務。本課程包含多個專門的實驗室,從 IAM、網路建立 到 Kubernetes Engine 部署作業, 可全面驗收您的 Google Cloud 知識。請注意,雖然進行這些 實驗室可提升您的技能和能力,但仍建議同時詳閱 測驗指南和其他可用的準備資源。
TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
完成「為 Looker 資訊主頁和報表準備資料」技能徽章入門課程, 即可證明您具備下列技能:可篩選、排序和 pivot 資料、合併不同的 Looker 探索結果, 還能使用函式和運算子建構 Looker 資訊主頁和報表,取得資料分析結果和圖表。
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。
完成「運用 BigQuery ML 建立機器學習模型」技能徽章中階課程,即可證明您具備下列技能: 可使用 BigQuery ML 建立及評估機器學習模型,並根據資料進行預測。
完成「在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing」技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能: 在 Compute Engine 建立及部署虛擬機器, 以及設定網路和應用程式負載平衡器。