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Rahul Saini

成为会员时间:2024

黄金联赛

7309 积分
在 Google Cloud 中管理 Kubernetes Earned Dec 31, 2025 EST
构建安全的 Google Cloud 网络 Earned Dec 31, 2025 EST
开发 Google Cloud 网络 Earned Dec 30, 2025 EST
在 Google Cloud 上实现 CI/CD 流水线 Earned Dec 30, 2025 EST
借助 Firebase 开发无服务器应用 Earned Dec 30, 2025 EST
在 Cloud Run 上开发无服务器应用 Earned Dec 29, 2025 EST
使用 Cloud Run Functions 构建无服务器应用 Earned Dec 28, 2025 EST
在 Cloud Storage 上创建安全的数据湖 Earned Dec 15, 2025 EST
Sensitive Data Protection 使用入门 Earned Dec 13, 2025 EST
用 Document AI 实现大规模自动数据采集 Earned Dec 8, 2025 EST
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据 Earned Dec 5, 2025 EST
BigQuery 流式数据分析 Earned Dec 4, 2025 EST
用 Google Data Cloud 共享数据 Earned Dec 3, 2025 EST
在 Google Cloud 上存储、处理和管理数据 - 命令行 Earned Dec 2, 2025 EST
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Sep 8, 2024 EDT
图像生成简介 Earned Sep 8, 2024 EDT
负责任的 AI 简介 Earned Sep 8, 2024 EDT
大型语言模型简介 Earned Sep 8, 2024 EDT
生成式 AI 简介 Earned Sep 8, 2024 EDT

完成在 Google Cloud 中管理 Kubernetes这一中级技能徽章课程, 展示您在以下方面的技能:使用 kubectl 管理部署、监控并 调试在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上运行的应用,以及持续交付技术。

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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。

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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。

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完成在 Google Cloud 上实现 CI/CD 流水线技能徽章课程,赢取中级技能徽章。 您将学习如何使用 Artifact Registry、Cloud Build 和 Cloud Deploy。您将与 Google Cloud 控制台、Google Cloud CLI、Cloud Run 和 GKE 互动。本课程将介绍如何构建持续集成 流水线,存储和保护工件,扫描漏洞,证明已批准版本 的有效性。此外,您还将获得在 GKE 和 Cloud Run 中 部署应用的实操经验。

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完成借助 Firebase 开发无服务器应用技能徽章中级课程, 展示您在以下方面的技能:借助 Firebase 设计无服务器 Web 应用架构以及构建无服务器 Web 应用; 利用 Firestore 管理数据库;利用 Cloud Build 自动完成部署流程; 以及将 Google 助理功能集成到您的应用中。

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完成在 Cloud Run 上开发无服务器应用技能徽章中级课程, 展示您在以下方面的技能:集成 Cloud Run 与 Cloud Storage 以管理数据, 使用 Cloud Run 和 Pub/Sub 设计弹性异步系统架构, 构建依托 Cloud Run 技术的 REST API 网关,以及在 Cloud Run 上构建和部署服务。

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完成 使用 Cloud Run Functions 构建无服务器应用课程,赢取入门级技能徽章。 在本课程中,您可以学习如何通过 Google Cloud 控制台和命令行来使用 Cloud Run functions。

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完成入门级技能徽章课程在 Cloud Storage 上创建安全的数据湖,展示以下方面的技能: 保护和配置 Cloud Storage 存储桶、使用 Gemini 生成文本、管理 IAM 访问权限控制以及建立 Dataplex 数据湖以进行数据治理。

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完成 Sensitive Data Protection 使用入门 这一入门级技能徽章课程,展示您在以下方面的技能:使用 Sensitive Data Protection 服务 (包括 Cloud Data Loss Prevention API)来检查和隐去 Google Cloud 中的敏感数据,并对敏感数据进行去标识处理。

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完成用 Document AI 实现大规模自动数据采集课程,赢取入门级技能徽章。在本课程中,您将学习如何使用 Document AI 提取、处理和采集数据。

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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。

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完成 BigQuery 流式数据分析技能徽章课程,赢取技能徽章 。在这门课程中,您将结合使用 Pub/Sub、Dataflow 和 BigQuery 来实现流式 数据分析。

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完成用 Google Data Cloud 共享数据技能徽章课程,赢取技能 徽章。您将获得使用 Google Cloud 数据共享合作伙伴 的实操经验,这些合作伙伴拥有专有数据集, 客户可将其用于自己的分析应用场景。客户订阅这些数据集,可在自己的 平台上查询,然后使用自己的数据集加以扩充,并使用自己的可视化 工具,用于面向客户的信息中心。

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Cloud Storage、Cloud Functions 和 Cloud Pub/Sub 都是 Google Cloud Platform 服务,可用于存储、处理和管理数据。这三项 服务可结合使用,创建各种数据驱动型应用。在 这一技能徽章课程中,您将使用 Cloud Storage 存储图片,使用 Cloud Functions 处理图片,并使用 Cloud Pub/Sub 将图片发送到另一款应用。

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本课程致力于为您提供所需的知识和工具,让您能够了解 MLOps 团队在部署和管理生成式 AI 模型以及探索 Vertex AI 如何帮助 AI 团队简化 MLOps 流程时面临的独特挑战,并帮助您在生成式 AI 项目中取得成功。

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本课程向您介绍扩散模型。这类机器学习模型最近在图像生成领域展现出了巨大潜力。扩散模型的灵感来源于物理学,特别是热力学。过去几年内,扩散模型成为热门研究主题并在整个行业开始流行。Google Cloud 上许多先进的图像生成模型和工具都是以扩散模型为基础构建的。本课程向您介绍扩散模型背后的理论,以及如何在 Vertex AI 上训练和部署此类模型。

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这是一节入门级微课程,旨在解释什么是负责任的 AI、它的重要性,以及 Google 如何在自己的产品中实现负责任的 AI。此外,本课程还介绍了 Google 的 7 个 AI 开发原则。

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这是一节入门级微学习课程,探讨什么是大型语言模型 (LLM)、适合的应用场景以及如何使用提示调整来提升 LLM 性能,还介绍了可以帮助您开发自己的 Gen AI 应用的各种 Google 工具。

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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。

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