Gerald Sng
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大型语言模型简介
Earned Jun 17, 2023 EDT
生成式 AI 简介
Earned May 11, 2023 EDT
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud
Earned Oct 26, 2022 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Apr 23, 2022 EDT
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud
Earned Apr 23, 2022 EDT
Deprecated : Managing Machine Learning Projects with Google Cloud
Earned Apr 20, 2022 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
Earned Apr 16, 2022 EDT
Developing Data Models with LookML
Earned Apr 16, 2022 EDT
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的网络服务和安全性
Earned Apr 15, 2022 EDT
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的基础设施
Earned Apr 15, 2022 EDT
在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施
Earned Apr 13, 2022 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Apr 12, 2022 EDT
使用 Google Cloud 进行基础设施和应用的现代化改造
Earned Apr 11, 2022 EDT
使用 Google Cloud Operations 进行扩缩
Earned Apr 11, 2022 EDT
通过 BigQuery ML 创建机器学习模型
Earned Apr 10, 2022 EDT
为 Looker 信息中心和报告准备数据
Earned Apr 8, 2022 EDT
在 Google Cloud 上使用 Machine Learning API
Earned Apr 6, 2022 EDT
利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理
Earned Apr 6, 2022 EDT
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI
Earned Apr 6, 2022 EDT
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据
Earned Apr 4, 2022 EDT
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI
Earned Apr 3, 2022 EDT
使用 BigQuery 构建数据仓库
Earned Apr 2, 2022 EDT
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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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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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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In this course you will get hands-on in order to work through real-world challenges faced when building streaming data pipelines. The primary focus is on managing continuous, unbounded data with Google Cloud products.
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Business professionals in non-technical roles have a unique opportunity to lead or influence machine learning projects. If you have questions about machine learning and want to understand how to use it, without the technical jargon, this course is for you. Learn how to translate business problems into machine learning use cases and vet them for feasibility and impact. Find out how you can discover unexpected use cases, recognize the phases of an ML project and considerations within each, and gain confidence to propose a custom ML use case to your team or leadership or translate the requirements to a technical team.
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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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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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Google Cloud 云计算基础课程面向几乎没有云计算背景或经验的人士。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念，以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。
完成本课程系列后，学员将能够阐述这些概念，并展示一定的实操技能。
课程应按以下顺序完成：
1. Google Cloud 云计算基础课程：云计算基础知识
2. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的基础设施
3. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的网络服务和安全性
4. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI
本课是第三门课程，介绍云端自动化和管理工具以及如何构建安全网络。
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Google Cloud 云计算基础课程面向云计算零基础或经验较少的人群。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念，以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。
完成本系列课程后，学员将能够清晰阐述这些概念，并掌握部分实操技能。
课程应按以下顺序完成：
1. Google Cloud 云计算基础课程：云计算基础知识
2. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的基础设施
3. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的网络服务和安全性
4. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI
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完成在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施技能徽章中级课程， 展示您在以下方面的技能：在使用 Terraform 时遵循基础设施即代码 (IaC) 原则；利用 Terraform 配置 来预配和管理 Google Cloud 资源；管理有效状态（本地和远程）；以及将 Terraform 代码模块化，以方便重复使用和整理。
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This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
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许多传统企业都在使用无法满足现代客户期望的旧式系统和应用。业务领导者往往需要在维护老旧的 IT 系统和投资新产品与服务之间做出选择。本课程探讨了这些挑战，并提供了利用云技术克服这些挑战的解决方案。
作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分，本课程旨在帮助个人在工作中成长，并为企业打造美好未来。
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各种规模的组织都在利用云的强大功能和灵活性来改变运营方式。然而，有效管理和扩缩云资源可能是一项复杂的任务。本课程探讨了云中现代运营、可靠性和弹性方面的基本概念，以及 Google Cloud 如何帮助支持这些工作。
作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分，本课程旨在帮助个人在自己的岗位上成长，并为企业谋求未来发展。
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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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完成在 Google Cloud 上使用 Machine Learning API 课程，赢取高级技能徽章。 在本课程中，您将了解以下机器学习和 AI 技术的基本功能： Cloud Vision API、Cloud Translation API 和 Cloud Natural Language API。
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完成中级技能徽章课程利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理， 展示自己在以下方面的技能：利用 Dataprep by Trifacta 构建 BigQuery 数据转换流水线； 利用 Cloud Storage、Dataflow 和 BigQuery 构建提取、转换和加载 (ETL) 工作流； 以及利用 BigQuery ML 构建机器学习模型。
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Google Cloud 云计算基础课程面向没有或很少有云计算基础或经验的人群。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念，以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。
完成本系列课程后，学员将能够清晰阐述这些概念，并掌握一些实际操作技能。
课程应按以下顺序完成：
1. Google Cloud 云计算基础课程：云计算基础知识
2. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的基础设施
3. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的网络服务和安全性
4. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI
本课程是该系列课程的最后一门，回顾了托管式大数据服务、机器学习及其价值，以及如何通过获得技能徽章来进一步展示您在 Google Cloud 方面的技能。
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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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Earn a skill badge by completing the Explore Machine Learning Models with Explainable AI quest, where you will learn how to do the following using Explainable AI: build and deploy a model to an AI platform for serving (prediction), use the What-If Tool with an image recognition model, identify bias in mortgage data using the What-If Tool, and compare models using the What-If Tool to identify potential bias. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge quest and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
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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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