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HANE YORDA

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Silver League

75445 points
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure Earned Feb 2, 2025 EST
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned Feb 2, 2025 EST
開發人員的負責任 AI 技術：隱私權與安全性 Earned Feb 2, 2025 EST
在 BigQuery 使用 Gemini 模型 Earned Feb 2, 2025 EST
Workspace: Add-ons Earned Feb 2, 2025 EST
[DEPRECATED] Modernizing Retail and Ecommerce Solutions with Google Cloud Earned Feb 2, 2025 EST
Google Developer Essentials Earned Feb 2, 2025 EST
透過 Gemini in BigQuery 提升工作效率 Earned Feb 2, 2025 EST
Google Cloud Compute 基本操作 Earned Feb 2, 2025 EST
保護 Lakehouse 資料 Earned Feb 2, 2025 EST
安全推送軟體 Earned Feb 2, 2025 EST
在 Google Cloud 實作 Sensitive Data Protection Earned Feb 1, 2025 EST
使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式 Earned Feb 1, 2025 EST
Build Custom Processors with Document AI [Deprecated] Earned Feb 1, 2025 EST
透過 Vertex AI 建構及部署機器學習解決方案 Earned Feb 1, 2025 EST
在 Google Cloud 使用機器學習 API Earned Feb 1, 2025 EST
使用 Document AI 大規模自動擷取資料 Earned Feb 1, 2025 EST
使用預訓練 API 實現語音和語言解決方案 Earned Feb 1, 2025 EST
Achieving Advanced Insights with BigQuery Earned Feb 1, 2025 EST
Gemini 和 Imagen 實務應用：建構 AI 應用程式 Earned Feb 1, 2025 EST
在 Agent Platform 設計提示 Earned Jan 31, 2025 EST
建立及管理 AlloyDB 執行個體 Earned Sep 2, 2024 EDT
在 Google Cloud 整合應用程式與 Gemini Earned Sep 1, 2024 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：數據資料學家和分析師 Earned Aug 31, 2024 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：應用程式開發人員 Earned Aug 28, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud Earned Aug 28, 2024 EDT
Production Machine Learning Systems Earned Aug 27, 2024 EDT
Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud Earned Aug 27, 2024 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Aug 27, 2024 EDT
Google Cloud 的 AI 和機器學習服務簡介 Earned Aug 27, 2024 EDT
在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構 Earned Aug 25, 2024 EDT
監控及管理 Google Cloud 資源 Earned Aug 25, 2024 EDT
管理 Google Cloud 中的 Kubernetes Earned Aug 25, 2024 EDT
Deprecated : Managing Machine Learning Projects with Google Cloud Earned Aug 24, 2024 EDT
Intro to ML: Image Processing Earned Aug 24, 2024 EDT
機器學習簡介：語言處理 Earned Aug 23, 2024 EDT
運用 BigQuery ML 建立機器學習模型 Earned Aug 23, 2024 EDT
在 BigQuery 執行預測資料分析 Earned Aug 23, 2024 EDT
使用 Natural Language API 分析情緒 Earned Aug 23, 2024 EDT
使用 Cloud Vision API 分析圖片 Earned Aug 23, 2024 EDT
使用 Google API 分析語音和語言 Earned Aug 23, 2024 EDT
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI Earned Aug 23, 2024 EDT
在 Looker 建構 LookML 物件 Earned Aug 22, 2024 EDT
基本概念：資料、機器學習和 AI Earned Aug 22, 2024 EDT
在 Google Cloud 使用 TensorFlow 分類圖像 Earned Aug 22, 2024 EDT
探索生成式 AI - Agent Platform Earned Aug 21, 2024 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 Earned Apr 24, 2024 EDT
在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式 Earned Mar 8, 2024 EST
Google Cloud 中的 Kubernetes Earned Mar 7, 2024 EST
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 Earned Mar 6, 2024 EST
建構安全的 Google Cloud 網路 Earned Mar 6, 2024 EST
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境 Earned Mar 1, 2024 EST
基本概念：基礎架構 Earned Mar 1, 2024 EST
Google Cloud 必備知識 Earned Mar 1, 2024 EST
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing Earned Mar 1, 2024 EST
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI Earned Feb 29, 2024 EST
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 的網路與安全性 Earned Feb 24, 2024 EST
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 基礎架構 Earned Feb 24, 2024 EST
Google Cloud 運算的基本概念：Cloud 運算基礎知識 Earned Feb 19, 2024 EST

Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.

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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.

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本課程涵蓋「AI 隱私權」和「AI 安全性」這兩個重要主題。我們將介紹實用的方法和工具，協助您運用 Google Cloud 產品和開放原始碼工具，導入 AI 隱私權和安全性的建議做法。

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本課程將示範如何在 BigQuery 運用 AI/機器學行模型，以執行生成式 AI 任務。透過涉及顧客關係管理的應用實例，您將瞭解運用 Gemini 模型解決業務問題的工作流程。為了便於理解，本課程還提供了採用 SQL 查詢和 Python 筆記本的程式設計解決方案，指導您逐步操作。

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This course demonstrates the power of integrating Google Cloud services and tools with Workspace applications - like using Node.js to build a survey bot, the Natural Language API to recognize sentiment in a Google Doc, and building a chat bot with Apps Script.

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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 introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.

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本課程會說明 Gemini in BigQuery，這是一套由 AI 輔助的功能，可協助「從資料到 AI」的工作流程。這些功能包含資料探索和準備、程式碼生成和疑難排解，以及工作流程探索和視覺化。本課程將透過概念解說、應用實例和實作實驗室，協助資料從業人員提升工作效率，並加速開發 pipeline。

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完成「Google Cloud Compute 基本操作」任務， 學習如何在 Compute Engine 中使用虛擬機器 (VM)、永久磁碟 和網路伺服器，即可獲得技能徽章。

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完成「保護 Lakehouse 資料」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：在 Knowledge Catalog 中使用 IAM、BigQuery、 Lakehouse 和 Data Catalog，建立並保護 Lakehouse 資料表。

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完成安全推送軟體技能徽章中階課程，即可證明自己精通 DevSecOps 原則，能主動將安全機制融入軟體開發生命週期 (SDLC)。 您將瞭解如何運用 Google Kubernetes Engine (GKE) 和 Cloud Run 安全部署容器映像檔、實作自動化安全漏洞掃描功能來主動找出風險，以及使用 Artifact Registry 簡化應用程式開發流程，同時兼顧安全性。此外，您還會學到如何整合 Cloud Build 來強化開發程序，以及實作許可控制政策，精細控管環境。

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完成 在 Google Cloud 實作 Sensitive Data Protection 技能徽章入門課程，證明您具備下列技能：使用 Sensitive Data Protection 服務 (包括 Cloud Data Loss Prevention API) 來檢查、遮蓋及去識別化 Google Cloud 中的機密資料。

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完成 使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 生成文字、透過 Python SDK 和 Gemini API 呼叫函式，以及運用 Cloud Run 部署 Streamlit 應用程式。 您將瞭解如何以不同方式透過提示請 Gemini 生成文字、使用 Cloud Shell 測試及疊代 Streamlit 應用程式，隨後封裝成 Docker 容器並在 Cloud Run 中部署。

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Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.

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完成 透過 Vertex AI 建構及部署機器學習解決方案 課程，即可瞭解如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI 平台、AutoML 和自訂訓練服務， 訓練、評估、調整、解釋及部署機器學習模型。 這個技能徽章課程適合專業數據資料學家和機器學習 工程師，完成即可取得中階技能徽章。技能 徽章是 Google Cloud 核發的獨家數位徽章， 用於肯定您在 Google Cloud 產品和服務方面的精通程度， 代表您已通過測驗，能在互動式實作環境應用相關知識。完成這個技能徽章課程 和結業評量挑戰實驗室，就能獲得數位徽章， 並與親友分享。

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完成「在 Google Cloud 使用機器學習 API」課程，即可獲得進階技能徽章。本課程說明以下機器學習和 AI 技術的基本功能： Cloud Vision API、Cloud Translation API 和 Cloud Natural Language API。

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完成使用 Document AI 大規模自動擷取資料課程，即可獲得入門級技能徽章。在本課程中，您將瞭解如何使用 Document AI 擷取、處理及提取資料。

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完成使用預訓練 API 實現語音和語言解決方案課程以獲得技能徽章，了解如何使用與語音相關的 API 工具來合成和轉錄語音。

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The third course in this course series is Achieving Advanced Insights with BigQuery. Here we will build on your growing knowledge of SQL as we dive into advanced functions and how to break apart a complex query into manageable steps. We will cover the internal architecture of BigQuery (column-based sharded storage) and advanced SQL topics like nested and repeated fields through the use of Arrays and Structs. Lastly we will dive into optimizing your queries for performance and how you can secure your data through authorized views. After completing this course, enroll in the Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud course.

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完成「Gemini 和 Imagen 實務應用：建構 AI 應用程式」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：圖片辨識、自然語言處理、 使用 Google 強大的 Gemini 和 Imagen 模型生成圖片，以及在 Vertex AI 平台上部署應用程式。

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完成 在 Agent Platform 設計提示 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 在 Agent Platform 設計提示、分析圖片，以及運用多模態模型生成內容。瞭解如何建立有效的提示、引導生成式 AI 輸出內容， 以及將 Gemini 模型用於實際的行銷情境。

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完成建立及管理 AlloyDB 執行個體技能徽章入門課程， 即可證明自己具備下列技能：執行主要 AlloyDB 作業 和工作、從 PostgreSQL 遷移至 AlloyDB、管理 AlloyDB 資料庫，以及 使用 AlloyDB 資料欄引擎加快數據分析查詢。

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這個簡短的課程會說明如何在 Google Cloud 整合應用程式與 Gemini，讓您瞭解 Gemini API 及 Gemini 生成式 AI 模型，並學習如何透過程式碼存取 Gemini 模型。另外，您會在應用程式中使用文字、圖片和影片提示，測試模型的功能。

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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助分析客戶資料及預測產品銷售情形。您也會學習如何在 BigQuery 中使用客戶資料識別、分類及開發新客戶。透過使用實作研究室，您可以體驗 Gemini 如何改良資料分析和機器學習工作流程。 Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。

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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助開發人員透過 Google Cloud 建構應用程式。您將瞭解如何透過提示讓 Gemini 為您解釋程式碼內容、推薦 Google Cloud 服務，以及生成應用程式的程式碼。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何改良應用程式的開發工作流程。 Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。

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Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.

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This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators. This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.

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In this course, we define what machine learning is and how it can benefit your business. You'll see a few demos of ML in action and learn key ML terms like instances, features, and labels. In the interactive labs, you will practice invoking the pretrained ML APIs available as well as build your own Machine Learning models using just SQL with BigQuery ML.

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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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本課程介紹 Google Cloud 的 AI 和機器學習 (ML) 功能，著重說明如何開發生成式和預測式 AI 專案。我們也會探討「從資料到 AI」整個生命週期都適用的技術、產品和工具，並透過互動式練習，協助資料科學家、AI 開發人員和機器學習工程師精進專業知識。

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完成「在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構」技能徽章中階課程， 即可證明自己具備下列知識與技能：使用 Terraform 的基礎架構即程式碼 (IaC) 原則、運用 Terraform 設定佈建及管理 Google Cloud 資源、有效管理狀態 (本機和遠端)，以及將 Terraform 程式碼模組化，以利重複使用和管理。

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完成「監控及管理 Google Cloud 資源」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：授予及撤銷 IAM 權限； 安裝 Monitoring 和 Logging 代理程式；建立、部署及測試事件導向的 Cloud Run 函式。

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完成「管理 Google Cloud 中的 Kubernetes」技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：使用 kubectl 管理部署作業、 在 Google Kubernetes Engine (GKE) 監控應用程式與偵錯，以及運用技術持續推送軟體更新。

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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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Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.

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大家都知道，機器學習是發展最快的科技領域之一， 而 Google Cloud Platform 在這方面功不可沒。 GCP 提供多種 API，凡是與機器學習相關的任務，幾乎都能處理。您將在本入門課程的 實驗室，實際演練機器學習技術 在語言處理方面的應用，學會如何從文中擷取實體資訊、 執行情緒和語法分析，並使用 Speech-to-Text API 轉錄語音。

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完成「運用 BigQuery ML 建立機器學習模型」技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 可使用 BigQuery ML 建立及評估機器學習模型，並根據資料進行預測。

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完成在 BigQuery 執行預測資料分析技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：可匯入 CSV 和 JSON 檔案，在 BigQuery 建立資料集； 可運用 BigQuery 的強大功能與複雜的 SQL 分析概念，包括使用 BigQuery ML 根據足球賽事資料訓練出預期進球模型，評估世界盃進球的精彩程度。

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完成「使用 Natural Language API 分析情緒」任務， 瞭解 API 如何從文字判斷情緒， 即可獲得技能徽章。

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完成使用 Cloud Vision API 分析圖片課程，即可獲得技能徽章。本課程說明如何運用 Cloud Vision API 執行各種工作，包括擷取圖片中的文字。

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完成「使用 Google API 分析語音和語言」課程， 瞭解如何將 Natural Language API 和 Speech API 投入實際應用， 即可獲得技能徽章。

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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.

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完成「在 Looker 建構 LookML 物件」技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能： 建立新的維度和測量指標、檢視畫面和衍生資料表；根據需求設定測量指標篩選器和類型； 更新維度和測量指標； 建構及調整「探索」；將檢視表彙整至現有「探索」；以及配合業務需求決定要建立哪些 LookML 物件。

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大數據、機器學習和人工智慧 (AI) 是時下熱門的 電腦相關話題，但這些領域相當專業，就算想要入門 也難以取得教材或資料。幸好，Google Cloud 提供了此領域的多種服務，而且容易使用。 參加這堂入門課程，您就能踏出第一步， 開始學習運用 BigQuery、Cloud Speech API 以及 Video Intelligence 等工具。

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完成「在 Google Cloud 使用 TensorFlow 分類圖像」技能徽章中階課程， 瞭解如何使用 TensorFlow 和 Vertex AI 建立及訓練機器學習模型， 即可獲得技能徽章。在 Vertex AI Workbench 中，你主要會和使用者自行管理的筆記本 互動。

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「探索生成式 AI - Agent Platform」課程包含一系列實驗室， 介紹如何在 Google Cloud 使用生成式 AI。完成這些實驗室之後，您會瞭解如何 在 Agent Platform 使用 Gemini 模型、提示詞設計技巧與最佳做法，以及 AI 在構思想法和文字分類、擷取、摘要等方面的用途。您也會瞭解如何運用 Agent Platform 的自訂訓練功能調整基礎模型， 並部署至 Agent Platform 中的端點。

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完成 在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 使用 Dataprep by Trifacta 清理資料、在 Dataflow 執行資料管道、在 Managed Service for Apache Spark 建立叢集和執行 Apache Spark 工作，以及呼叫機器學習 API，包含 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。

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完成 在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 設定及建構 Docker 容器映像檔、建立及管理 Google Kubernetes Engine (GKE) 叢集、運用 kubectl 有效 管理叢集，以及運用強大的持續推送軟體更新做法來部署 Kubernetes 應用程式。

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Kubernetes 是最受歡迎的容器自動化調度管理系統，Google Kubernetes Engine 則專門支援 Google Cloud 中的 代管 Kubernetes 部署項目。這門進階課程將帶您實際練習設定 Docker 映像檔和容器，並部署完整的 Kubernetes Engine 應用程式。 您會學到如何將容器自動化調度管理機制， 整合到自己的工作流程，這些技巧相當實用。 想透過實作挑戰實驗室展現 技能、驗收學習成果嗎？本課程結束後，再完成 在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式課程 結尾的挑戰實驗室，即可獲得專屬 Google Cloud 數位徽章。

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完成 在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 使用 Dataprep by Trifacta 清理資料、在 Dataflow 執行資料管道、在 Managed Service for Apache Spark 建立叢集和執行 Apache Spark 工作，以及呼叫機器學習 API，包含 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。

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完成「建構安全的 Google Cloud 網路」課程，即可獲得技能徽章。本課程將說明多項網路相關 資源，協助您在 Google Cloud 建構、調度資源和保護應用程式。

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只要修完「在 Google Cloud 設定應用程式開發環境」課程，就能獲得技能徽章。 在本課程中，您將學會如何使用以下技術的基本功能，建構和連結以儲存空間為中心的雲端基礎架構：Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions 和 Pub/Sub。

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如果您是剛起步的雲端開發人員， 想在 Google Cloud Essentials 外獲得更多實作經驗，歡迎參加本課程。您將透過實作實驗室， 深入瞭解 Cloud Storage 和其他重要應用程式服務，例如： Monitoring 和 Cloud Functions。您將習得 在任何 Google Cloud 專案都適用的寶貴技能。

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在這堂入門課程，您將實際練習使用 Google Cloud 的基礎工具和服務。本課程包含可選擇觀賞的影片， 針對實驗室涵蓋的概念提供更多背景資訊，協助您複習。「Google Cloud 必備知識」 是適合 Google Cloud 學員的第一堂課， 即使您尚未學習或不熟悉雲端知識， 也能從這堂課獲得實務經驗，並應用於第一項 Google Cloud 專案。不管是撰寫 Cloud Shell 指令 和部署第一部虛擬機器，還是在 Kubernetes Engine 或透過負載平衡執行應用程式， 「Google Cloud 必備知識」都是認識平台基本功能的最佳入門資源。

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完成「在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 在 Compute Engine 建立及部署虛擬機器， 以及設定網路和應用程式負載平衡器。

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Google Cloud 運算基本概念課程，適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會概略介紹雲端基礎知識、大數據和機器學習的核心概念，以及 Google Cloud 的角色和定位。完成這一系列課程後，學員將能闡述這些概念並展示實用技能。學員需依序完成課程： 1. Google Cloud 運算的基本概念：Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI 本系列的最後一堂課回顧了代管大數據服務、機器學習與這項技術的價值，以及如何獲得技能徽章，進一步展示您的 Google Cloud 技能。

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Google Cloud 運算基本概念課程，適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會說明雲端運算基本知識、大數據和機器學習的核心概念，以及 Google Cloud 的角色和定位。 完成這一系列課程後，學員將能夠闡述這些概念並展示實用技能。學員應依以下順序完成課程： 1. Google Cloud 運算的基本概念：Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI 第三門課涵蓋雲端自動化和管理工具，以及建構安全網路。

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Google Cloud 運算基本概念課程，適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會概略介紹雲端基礎知識、大數據和機器學習的核心概念，以及 Google Cloud 的角色和定位。完成這一系列課程後，學員將能闡述這些概念並展示實用技能。學員需依序完成課程： 1. Google Cloud 運算的基本概念：Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI

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Google Cloud 運算基本概念課程，適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會說明雲端運算基本知識、大數據和機器學習的核心概念，以及 Google Cloud 的角色和定位。完成這一系列課程後，學員將能夠闡述這些概念並展示實用技能。學員應依以下順序完成課程： 1. Google Cloud 運算的基本概念：Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI 第一門課會概略說明雲端運算、Google Cloud 的使用方式，以及不同的運算選項。

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