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DAVID GOMEZ VAZQUEZ

成为会员时间：2022

在 Looker 中管理数据模型 Earned Nov 10, 2026 EST
在 Google Cloud 上设置应用开发环境 Earned Nov 9, 2026 EST
Google Cloud Database Migrations: Strategy Earned Oct 21, 2026 EDT
Google Cloud 基础知识：核心基础设施 Earned Oct 20, 2026 EDT
使用 BigQuery 创建嵌入、向量搜索和 RAG Earned Oct 13, 2026 EDT
面向开发者的 Responsible AI：可解释性和透明度 Earned Oct 7, 2026 EDT
面向开发者的 Responsible AI：公平性与偏见 Earned Oct 6, 2026 EDT
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估 Earned Oct 6, 2026 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Oct 6, 2026 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines Earned Oct 5, 2026 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Oct 5, 2026 EDT
BigQuery 流式数据分析 Earned Aug 4, 2026 EDT
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned Aug 3, 2026 EDT
使用 Gemini in BigQuery 提高效率 Earned Aug 3, 2026 EDT
Google Cloud 数据工程简介 Earned Jul 23, 2026 EDT
使用 BigQuery 构建数据仓库 Earned Jul 23, 2026 EDT
从 BigQuery 数据中挖掘数据洞见 Earned Jul 22, 2026 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned Jun 11, 2024 EDT
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep Earned May 28, 2024 EDT
生成式 AI 简介 Earned May 23, 2024 EDT

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 Google Cloud 上设置应用开发环境”课程，赢取技能徽章；通过该课程，您将了解如何使用以下技术的基本功能来构建和连接以存储为中心的云基础设施： Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions 和 Pub/Sub。

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Ready to move your databases to Google Cloud? This course provides the strategy. Learn to evaluate business drivers to overcome high on-premise costs and vendor lock-in. Use Migration Center to discover assets, analyze TCO, and build a phased wave plan. You’ll learn to choose the right migration path and identify the right Google Cloud solutions for your workloads. You'll leave with a data-driven business case and a clear roadmap, ready to win executive buy-in and lead a successful migration.

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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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本课程探讨 BigQuery 中用于减轻 AI 幻觉的检索增强生成 (RAG) 解决方案。BigQuery 引入了 RAG 工作流，其中涵盖了创建嵌入、搜索向量空间和生成更优质的回答。本课程解释了这些步骤背后的概念原理，以及这些步骤在 BigQuery 中的实际实施过程。学完本课程后，学员将能够使用 BigQuery 和生成式 AI 模型（如 Gemini）以及嵌入模型来构建 RAG 流水线，以解决在具体情况下遇到的 AI 幻觉问题。

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本课程介绍了 AI 可解释性和透明度的相关概念，探讨了 AI 透明度对于开发者和工程师的重要性。同时探索了有助于在数据和 AI 模型中实现可解释性和透明度的实用方法及工具。

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本课程介绍了 Responsible AI 的概念和 AI 原则，还介绍了在 AI/机器学习实践中识别公平性与偏见以及减少偏见的实用技巧，同时探索了使用 Google Cloud 产品和开源工具来实施 Responsible AI 最佳实践的实用方法和工具。

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本课程能让机器学习从业者掌握评估生成式和预测式 AI 模型的基本工具、方法和最佳实践。要确保机器学习系统在实际运用中提供可靠、准确、高效的结果，做好模型评估至关重要。 学员将深入了解各项评估指标、方法及如何在不同模型类型和任务中适当应用这些指标和方法。课程将着重介绍生成式 AI 模型带来的独特挑战，并提供有效解决这些挑战的策略。通过利用 Google Cloud 的 Vertex AI Platform，学员可学习如何在模型选择、优化和持续监控工作中实施卓有成效的评估流程。

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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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In this second installment of the Dataflow course series, we are going to be diving deeper on developing pipelines using the Beam SDK. We start with a review of Apache Beam concepts. Next, we discuss processing streaming data using windows, watermarks and triggers. We then cover options for sources and sinks in your pipelines, schemas to express your structured data, and how to do stateful transformations using State and Timer APIs. We move onto reviewing best practices that help maximize your pipeline performance. Towards the end of the course, we introduce SQL and Dataframes to represent your business logic in Beam and how to iteratively develop pipelines using Beam notebooks.

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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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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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In this intermediate course, you will learn to design, build, and optimize robust batch data pipelines on Google Cloud. Moving beyond fundamental data handling, you will explore large-scale data transformations and efficient workflow orchestration, essential for timely business intelligence and critical reporting. Get hands-on practice using Dataflow for Apache Beam and Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) for implementation, and tackle crucial considerations for data quality, monitoring, and alerting to ensure pipeline reliability and operational excellence. A basic knowledge of data warehousing, ETL/ELT, SQL, Python, and Google Cloud concepts is recommended.

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此课程将探索如何使用 AI 功能套件 Gemini in BigQuery 为“数据到 AI”工作流提供助力。其中涉及到的功能包括数据探索和准备、代码生成和问题排查，以及工作流发现和可视化。此课程包含概念解释、真实使用场景以及实操实验等内容，可帮助数据从业者提升效率并加快流水线开发速度。

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在本课程中，您将了解 Google Cloud 数据工程、数据工程师的角色和职责，以及相关的 Google Cloud 产品和服务。您还将了解如何应对数据工程挑战。

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完成中级技能徽章课程使用 BigQuery 构建数据仓库，展示以下技能： 联接数据以创建新表、排查联接故障、使用并集附加数据、创建日期分区表， 以及在 BigQuery 中使用 JSON、数组和结构体。

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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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While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.

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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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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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