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Hanane KARDI

成为会员时间：2024

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned Apr 7, 2025 EDT
Google Cloud 上的 AI 和机器学习简介 Earned Mar 27, 2025 EDT
Launching into Machine Learning Earned Mar 27, 2025 EDT
Love Beyond Query! Earned Feb 15, 2025 EST
云架构：设计、实施和管理 Earned Jan 3, 2025 EST
优化 Google Kubernetes Engine 的费用 Earned Jan 2, 2025 EST
设置 Google Cloud 网络 Earned Jan 2, 2025 EST
Google Cloud 重要基础设施：基础 Earned Dec 29, 2024 EST
Google Cloud 基础知识：核心基础设施 Earned Dec 22, 2024 EST
Getting Started with Terraform for Google Cloud Earned Mar 12, 2024 EDT
使用 Cloud Run Functions 构建无服务器应用 Earned Mar 12, 2024 EDT
实现 Cloud Storage 和数据保护解决方案 Earned Mar 10, 2024 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned Mar 10, 2024 EDT
在 Looker 中管理数据模型 Earned Mar 9, 2024 EST
在 Looker 中构建 LookML 对象 Earned Mar 8, 2024 EST
通过 BigQuery ML 创建机器学习模型 Earned Mar 8, 2024 EST
从 BigQuery 数据中挖掘数据洞见 Earned Mar 7, 2024 EST
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据 Earned Mar 5, 2024 EST
在 Looker 中应用高级 LookML 概念 Earned Mar 5, 2024 EST
了解 Looker 中的 LookML Earned Mar 4, 2024 EST
为 Looker 信息中心和报告准备数据 Earned Mar 2, 2024 EST
Developing Data Models with LookML Earned Feb 29, 2024 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker Earned Feb 12, 2024 EST
Google Cloud 数据分析基础知识 Earned Feb 7, 2024 EST

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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本课程介绍 Google Cloud 的 AI 和机器学习 (ML) 能力，重点讲解如何开发生成式和预测式 AI 项目。本课程将探讨“数据到 AI”全生命周期中的多种技术、产品和工具，并通过互动练习帮助数据科学家、AI 开发者和机器学习工程师提升专业能力。

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The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.

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Fall in love with data this Valentine's. Get hands-on with labs that teach you everything from data exploration and filtering to dashboard alerts and Looker Studio magic. No prior experience needed—Game on!

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完成 云架构：设计、实施和管理课程，赢取技能徽章，展示您在以下方面的技能：使用 Apache Web 服务器部署可公开访问的网站；使用启动脚本配置 Compute Engine 虚拟机； 使用 Windows 堡垒主机和防火墙规则配置安全 RDP；构建 Docker 映像并将其部署到 Kubernetes 集群，然后进行更新；以及创建 CloudSQL 实例并导入 MySQL 数据库。 此技能徽章课程是非常有用的资源， 可帮助您理解 Google Cloud 认证 Professional Cloud Architect 认证考试中将会出现的主题。

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完成中级技能徽章课程“优化 Google Kubernetes Engine 的费用”， 展示您在以下方面的技能：创建和管理多租户集群、按命名空间监控资源使用情况、 配置集群和 Pod 自动扩缩以提高效率、设置负载均衡以实现最佳资源分布， 以及实现活跃性与就绪性探测以确保应用正常运行并具有成本效益。

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完成设置 Google Cloud 网络课程，赢取技能徽章， 您将了解如何在 Google Cloud Platform 上执行基本的网络组建和管理任务 - 创建自定义网络、添加子网防火墙规则，然后创建虚拟机并测试 虚拟机之间相互通信时的延迟时间。

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这门自助式速成课程向学员介绍 Google Cloud 提供的灵活全面的基础架构和平台服务，其中着重介绍了 Compute Engine。学员将通过一系列视频讲座、演示和动手实验，探索和部署各种解决方案元素，包括网络、虚拟机和应用服务等基础架构组件。您将学习如何通过控制台和 Cloud Shell 使用 Google Cloud。您还将了解云架构师角色、基础架构设计方法以及虚拟网络配置和虚拟私有云 (VPC)、项目、网络、子网、IP 地址、路由及防火墙规则。

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“Google Cloud 基础知识：核心基础设施”介绍在使用 Google Cloud 时会遇到的重要概念和术语。本课程通过视频和实操实验来介绍并比较 Google Cloud 的多种计算和存储服务，并提供重要的资源和政策管理工具。

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This course provides an introduction to using Terraform for Google Cloud. It enables learners to describe how Terraform can be used to implement infrastructure as code and to apply some of its key features and functionalities to create and manage Google Cloud infrastructure. Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources using Terraform.

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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”技能徽章。您将学习如何通过 Google Cloud 控制台和命令行使用 Cloud Run Functions。 技能徽章通过动手实验和挑战赛形式的评估，检验您对特定产品的实际知识掌握情况。完成课程即可获得徽章， 也可直接参加实验室挑战赛，快速获得徽章。徽章可证明您掌握技能的熟练程度，提升您的专业形象，最终助您获得更多职业机会。欢迎访问您的个人资料，并跟踪您已获得的徽章。

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完成 实现 Cloud Storage 和数据保护解决方案这一技能徽章课程，赢取技能 徽章。学习如何创建 Cloud Storage 存储桶，如何 使用 Cloud Storage 命令行，以及如何使用存储桶锁定来保护 存储桶中的对象。

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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.

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完成中级技能徽章课程在 Looker 中管理数据 模型，展示以下方面的技能：维护 LookML 项目的健康状况；利用 SQL Runner 进行数据验证；采用 LookML 最佳实践；优化查询和 报告；以及实现永久性派生表和缓存政策。

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完成在 Looker 中构建 LookML 对象入门技能徽章课程，展示以下方面的技能： 构建新的维度、测量、视图和派生表；根据需求设置测量的过滤条件和 类型；更新维度和测量； 构建并优化探索；将视图联接到现有探索；并根据业务需求 决定要创建哪些 LookML 对象。

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完成中级技能徽章课程通过 BigQuery ML 创建机器学习模型，展示您在以下方面的技能： 使用 BigQuery ML 创建和评估机器学习模型，以执行数据预测。

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完成入门级技能徽章课程“从 BigQuery 数据中挖掘数据洞见”，展示您在以下方面的技能： 编写 SQL 查询、查询公共表、将示例数据加载到 BigQuery 中、 在 BigQuery 中使用查询验证器排查常见的语法错误，以及通过连接到 BigQuery 数据在 Data Studio 中 创建报告。

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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 Managed Service for Apache Spark 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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在本课程中，您将获得在 Looker 中应用高级 LookML 概念 的实践经验。您将学习如何使用 Liquid 自定义和创建动态 维度和测量、创建动态 SQL 派生表和自定义原生 派生表，并运用扩展功能来模块化你的 LookML 代码

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在本课程中，您将通过实操练习掌握 Looker 中的 LookML。您将学习如何编写 LookML 代码来创建新的维度和度量、创建派生表并将其与“探索”联接、为“探索”设置过滤条件， 以及在 LookML 中定义缓存政策。

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完成为 Looker 信息中心和报告准备数据入门级技能徽章课程， 展现您在以下方面的技能：对数据进行过滤、排序和透视；将来自不同 Looker 探索的结果合并； 以及使用函数和运算符构建 Looker 信息中心和报告以用于数据分析和可视化。

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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.

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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.

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了解如何在 Google Cloud 上将原始数字转化为清晰、以数据为依据的决策。通过实操实验和实际应用场景，本新手级课程将引导您在 BigQuery 中查询数据、在 Looker 中探索趋势，以及在数据洞察中制作可共享的交互式报告。

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