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Ambika Prasad Rath

Membro dal giorno 2025

Campionato Diamante

11989 punti
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned ott 12, 2025 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Italiano Earned ott 12, 2025 EDT
[DEPRECATED] Modernizing Retail and Ecommerce Solutions with Google Cloud Earned ott 11, 2025 EDT
Model Armor: Securing AI Deployments Earned ott 11, 2025 EDT
Introduction to Security in the World of AI Earned ott 10, 2025 EDT
AI responsabile per sviluppatori: privacy e sicurezza Earned ott 10, 2025 EDT
AI responsabile per sviluppatori: interpretabilità e trasparenza Earned ott 10, 2025 EDT
AI responsabile per sviluppatori: equità e bias Earned ott 10, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) with Agent Platform: Model Evaluation Earned ott 9, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI Earned ott 9, 2025 EDT
Creazione di pipeline di dati in batch su Google Cloud Earned ott 9, 2025 EDT
Modernizzazione di data lake e data warehouse con Google Cloud Earned ott 8, 2025 EDT
Introduction to Data Engineering on Google Cloud Earned ott 8, 2025 EDT
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep Earned ott 6, 2025 EDT
Introduction to Responsible AI - Italiano Earned ott 5, 2025 EDT
Introduction to Large Language Models - Italiano Earned ott 5, 2025 EDT
Boost Productivity with Gemini in BigQuery Earned ott 2, 2025 EDT
Introduction to Generative AI - Italiano Earned ott 2, 2025 EDT
Work with Gemini Models in BigQuery Earned ott 1, 2025 EDT
Using BigQuery Machine Learning for Inference Earned set 27, 2025 EDT
[DEPRECATED] Gemini for Data Scientists and Analysts Earned set 27, 2025 EDT

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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Questo corso presenta i prodotti e i servizi per big data e di machine learning di Google Cloud che supportano il ciclo di vita dai dati all'IA. Esplora i processi, le sfide e i vantaggi della creazione di una pipeline di big data e di modelli di machine learning con Vertex AI su Google Cloud.

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In this course, you will learn about the various services Google Cloud offers for modernizing retail applications and infrastructure. Through a series of lecture content and hands-on labs, you will gain practical experience deploying cutting-edge retail and ecommerce solutions on Google Cloud.

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This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service. You’ll learn about the security risks associated with LLMs and how Model Armor protects your AI apps. Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program.

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Artificial Intelligence (AI) offers transformative possibilities, but it also introduces new security challenges. This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations. Learn a framework for proactively identifying and mitigating AI-specific risks, protecting sensitive data, ensuring compliance, and building a resilient AI infrastructure. Pick use cases from four different industries to explore how these strategies apply in real-world scenarios.

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Questo corso introduce argomenti importanti relativi alla privacy e alla sicurezza dell'AI. Esplora metodi e strumenti pratici per implementare le pratiche consigliate per la privacy e la sicurezza dell'AI utilizzando gli strumenti open source e i prodotti Google Cloud.

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Questo corso introduce i concetti di interpretabilità e la trasparenza dell'AI. Parla dell'importanza della trasparenza dell'AI per sviluppatori ed engineer. Illustra metodi e strumenti pratici per aiutare a raggiungere interpretabilità e trasparenza sia nei dati che nei modelli di AI.

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Questo corso introduce i concetti di AI responsabile e i principi dell'AI. Tratta le tecniche per identificare sostanzialmente l'equità e i bias e mitigare i bias nelle pratiche di AI/ML. Illustra metodi e strumenti pratici per implementare le best practice dell'AI responsabile utilizzando gli strumenti open source e i prodotti Google Cloud.

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This course equips machine learning practitioners with the essential tools, techniques, and best practices for evaluating both generative and predictive AI models. Model evaluation is a critical discipline for ensuring that ML systems deliver reliable, accurate, and high-performing results in production. Participants will gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks. The course will emphasize the unique challenges posed by generative AI models and provide strategies for tackling them effectively. By leveraging Google Cloud's Agent Platform, participants will learn how to implement robust evaluation processes for model selection, optimization, and continuous monitoring.

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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 Gemini Enterprise Agent Platform empowers AI teams to streamline MLOps processes and achieve success in Generative AI projects.

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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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In this course, you learn about data engineering on Google Cloud, the roles and responsibilities of data engineers, and how those map to offerings provided by Google Cloud. You also learn about ways to address data engineering challenges.

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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Data Engineer certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.

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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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This course explores Gemini in BigQuery, a suite of AI-driven features to assist data-to-AI workflow. These features include data exploration and preparation, code generation and troubleshooting, and workflow discovery and visualization. Through conceptual explanations, a practical use case, and hands-on labs, the course empowers data practitioners to boost their productivity and expedite the development pipeline.

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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 demonstrates how to use AI/ML models for generative AI tasks in BigQuery. Through a practical use case involving customer relationship management, you learn the workflow of solving a business problem with Gemini models. To facilitate comprehension, the course also provides step-by-step guidance through coding solutions using both SQL queries and Python notebooks.

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Learn about BigQuery ML for Inference, why Data Analysts should use it, its use cases, and supported ML models. You will also learn how to create and manage these ML models in BigQuery.

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In this course, you learn how Gemini, a generative AI-powered collaborator from Google Cloud, helps analyze customer data and predict product sales. You also learn how to identify, categorize, and develop new customers using customer data in BigQuery. Using hands-on labs, you experience how Gemini improves data analysis and machine learning workflows.

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