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tuna poku

Membro dal giorno 2023

Campionato Oro

2756 punti
Create ML Models with BigQuery ML Earned nov 13, 2025 EST
Prompt Design in Vertex AI Earned nov 13, 2025 EST
Genera insight dai dati BigQuery Earned nov 12, 2025 EST
Working with Notebooks in Vertex AI Earned nov 11, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned nov 11, 2025 EST
Introduction to Generative AI - Italiano Earned nov 8, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI Earned nov 5, 2025 EST
Introduction to Large Language Models - Italiano Earned nov 5, 2025 EST
Professional Machine Learning Engineer Study Guide Earned nov 5, 2025 EST
Data Storage Quiz: Store and Manage My Data Efficiently Earned ago 6, 2025 EDT
Scalability Quiz: Make My Application Scalable and Reliable Earned ago 6, 2025 EDT
Data Insights Quiz: Analyze My Data to Gain Insights Earned ago 6, 2025 EDT
Application Developer Quizathon Earned ago 1, 2024 EDT
Data Professional Quizathon Earned nov 14, 2023 EST

Complete the intermediate Create ML Models with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in creating and evaluating machine learning models with BigQuery ML to make data predictions.

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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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Completa il corso introduttivo con badge delle competenze Genera insight dai dati BigQuery per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: scrivere query SQL, eseguire query su tabelle pubbliche, caricare dati di esempio in BigQuery, risolvere i problemi di sintassi comuni con lo strumento di convalida query in BigQuery e creare report in Looker Studio collegando ai dati di BigQuery.

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This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.

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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.

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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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This course is dedicated to equipping you with the knowledge and tools needed to uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and exploring how Vertex AI empowers AI teams to streamline MLOps processes and achieve success in Generative AI projects.

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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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This course helps learners create a study plan for the PMLE (Professional Machine Learning 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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Google の様々なストレージやデータベースの選択肢を活用すれば、多様なデータや処理（ワークロード）を効率よく管理できます。

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Google の頑丈なインフラと自動でオートスケーリング機能があれば、あなたのアプリケーションはアクセスが急に増えても問題なく動き続け、いつでも利用可能です。

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Google のスケーラブルな分析ツールを活用すれば、情報の処理、保管、可視化を通じて、データから価値あるインサイトを引き出すことができます。

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Welcome to the Quizathon! Check your Application Development expertise.

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Welcome to the Quizathon! Check your database expertise in Google Cloud.

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