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Luís Vinícius Oliveira Lima

Member since 2025

Diamond League

17435 points
生成式 AI 簡介 Earned Nov 7, 2026 EST
Spans and Plans Earned Aug 17, 2026 EDT
Arcade Simulator: Network Security Engineer Earned Aug 16, 2026 EDT
保護 Lakehouse 資料 Earned Aug 16, 2026 EDT
透過 IAM 設定特殊存取權 Earned Aug 16, 2026 EDT
使用 Dataplex 整理及管理資料 Earned Aug 16, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine 成本效益最佳化 Earned Aug 16, 2026 EDT
Google Cloud 監控工具 Earned Aug 16, 2026 EDT
監控及管理 Google Cloud 資源 Earned Aug 16, 2026 EDT
透過 Google Cloud Observability 監控及記錄系統狀態 Earned Aug 16, 2026 EDT
使用 Google Cloud Managed Service for Prometheus 監控環境 Earned Aug 16, 2026 EDT
管理 Google Cloud 中的 Kubernetes Earned Aug 16, 2026 EDT
Looker 資料模型管理 Earned Aug 16, 2026 EDT
使用 Gemini Code Assist 開始開發應用程式 Earned Aug 16, 2026 EDT
使用 Apps Script 整合 BigQuery 資料與 Google Workspace Earned Aug 15, 2026 EDT
使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件 Earned Aug 15, 2026 EDT
使用預訓練 API 實現語音和語言解決方案 Earned Aug 15, 2026 EDT
實現事件驅動的即時訊息與自動化工作流 Earned Aug 15, 2026 EDT
在 Google Cloud 使用機器學習 API Earned Aug 15, 2026 EDT
在 Google Cloud 實作 DevOps 工作流程 Earned Aug 15, 2026 EDT
實現 Cloud Storage 和數據保護解決方案 Earned Aug 15, 2026 EDT
在 Google Cloud 實作 Cloud 安全防護措施：基礎知識 Earned Aug 15, 2026 EDT
實現雲端協作與生產力工作流 Earned Aug 15, 2026 EDT
在 Google Cloud 實作 CI/CD 管道 Earned Aug 14, 2026 EDT
Google DeepMind：訓練小型語言模型 Earned Aug 14, 2026 EDT
在 Google Cloud 實作 Sensitive Data Protection Earned Aug 14, 2026 EDT
在 Agent Platform 探索生成式 AI Earned Aug 14, 2026 EDT
充實中繼資料及發掘 Lakehouse 資料 Earned Aug 14, 2026 EDT
強化 Gemini 模型功能 Earned Aug 14, 2026 EDT
使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程 Earned Aug 14, 2026 EDT
找出並保護生態系統中的敏感資料 Earned Aug 13, 2026 EDT
使用 Apps Script 及 AppSheet 進行開發作業 Earned Aug 13, 2026 EDT
透過 Apigee X 開發及保護 API Earned Aug 13, 2026 EDT
建立 Google Cloud 網路 Earned Aug 13, 2026 EDT
使用 Firebase 開發無伺服器應用程式 Earned Aug 13, 2026 EDT
運用 Cloud Run 開發無伺服器應用程式 Earned Aug 13, 2026 EDT
透過 Google AI Studio 開發 AI 輔助原型 Earned Aug 13, 2026 EDT
從 BigQuery 資料取得深入分析結果 Earned Aug 13, 2026 EDT
使用 API Gateway 部署及保護無伺服器 API Earned Aug 13, 2026 EDT
在 Google App Engine 上部署及管理應用程式 Earned Aug 12, 2026 EDT
部署與管理 Apigee X Earned Aug 12, 2026 EDT
建立及管理 Cloud Spanner 執行個體 Earned Aug 12, 2026 EDT
在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式 Earned Aug 11, 2026 EDT
建立及管理 Bigtable 執行個體 Earned Aug 11, 2026 EDT
建立及管理 AlloyDB 執行個體 Earned Aug 11, 2026 EDT
在 Cloud Storage 建立串流資料湖泊 Earned Aug 11, 2026 EDT
在 Cloud Storage 建立安全的資料湖泊 Earned Aug 11, 2026 EDT
運用 BigQuery ML 建立機器學習模型 Earned Aug 11, 2026 EDT
使用 NCC 連結雲端網路 Earned Aug 11, 2026 EDT
為 Google Cloud 設定服務帳戶和 IAM 角色 Earned Aug 11, 2026 EDT
透過 Google Cloud 建構網站 Earned Aug 11, 2026 EDT
透過 BigQuery 建構資料倉儲 Earned Aug 11, 2026 EDT
使用 Knowledge Catalog 建構資料網格 Earned Aug 10, 2026 EDT
使用 Cloud Run functions 建構無伺服器應用程式 Earned Aug 10, 2026 EDT
在 Looker 建構 LookML 物件 Earned Aug 9, 2026 EDT
在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構 Earned Aug 9, 2026 EDT
建構適用於 AWS 專家的 Google Cloud 基礎架構 Earned Aug 9, 2026 EDT
Build Global and Regional Load Balancing Solutions Earned Aug 9, 2026 EDT
使用 Eventarc 建構事件導向應用程式 Earned Aug 8, 2026 EDT
使用 Document AI 大規模自動擷取資料 Earned Aug 8, 2026 EDT
使用 Google Cloud Speech API Earned Aug 8, 2026 EDT
使用 Google API 分析語音和語言 Earned Aug 8, 2026 EDT
使用 Natural Language API 分析情緒 Earned Aug 7, 2026 EDT
使用 Cloud Vision API 分析圖片 Earned Aug 7, 2026 EDT
在連結試算表中分析 BigQuery 資料 Earned Aug 7, 2026 EDT
Arcade Trail: Cloud Delivery Systems Earned Aug 7, 2026 EDT
Arcade Adventure: Data Vault Earned Aug 7, 2026 EDT
Arcade Base Camp August 2026 Earned Aug 6, 2026 EDT
Arcade Voyage: Google Sheets Earned Aug 5, 2026 EDT
運用 Gemini Enterprise 自動調度管理多代理工作流程 Earned Aug 3, 2026 EDT
部署多代理架構 Earned Aug 3, 2026 EDT
使用 Agent Development Kit (ADK) 建造 AI 代理：工程設計 Earned Jul 28, 2026 EDT
建立您的第一個 Gemini Enterprise 應用程式 Earned Jul 27, 2026 EDT
Arcade Simulator: Data Mesh Architect Earned Jul 27, 2026 EDT
Safe Spaces Earned Jul 26, 2026 EDT
Arcade Base Camp July 2026 Earned Jul 24, 2026 EDT
Arcade Trail: Google Workspace Administration Earned Jul 22, 2026 EDT
Arcade Voyage: Cloud Storage and Data Governance Earned Jul 22, 2026 EDT
Arcade Adventure: Low-Code Development Earned Jul 18, 2026 EDT
使用 AppSheet 建構應用程式 Earned Jul 17, 2026 EDT
使用 Google Cloud 作業套件調度資源 Earned Jun 23, 2026 EDT
Google Cloud 的可靠性與安全性 Earned Jun 23, 2026 EDT
運用 Google Cloud 翻新基礎架構和應用程式 Earned Jun 23, 2026 EDT
運用 Google Cloud 人工智慧推動創新 Earned Jun 22, 2026 EDT
運用 Google Cloud 探索資料轉換功能 Earned Jun 20, 2026 EDT
透過 Google Cloud 進行數位轉型 Earned Jun 18, 2026 EDT
雲端工程 Earned Jun 5, 2026 EDT
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned May 3, 2025 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 Earned May 3, 2025 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI Earned May 2, 2025 EDT
建構安全的 Google Cloud 網路 Earned May 2, 2025 EDT
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境 Earned Apr 24, 2025 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 基礎架構 Earned Apr 24, 2025 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 的網路與安全性 Earned Apr 22, 2025 EDT
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing Earned Apr 20, 2025 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Cloud 運算基礎知識 Earned Apr 19, 2025 EDT

這個入門微學習課程主要說明生成式 AI 的定義和使用方式，以及此 AI 與傳統機器學習方法的差異。本課程也會介紹各項 Google 工具，協助您開發自己的生成式 AI 應用程式。

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It’s all about global spans and execution plans. First, you'll get under the hood of Google Cloud Spanner to design schemas, load data at scale, and master query plan optimization. From there, you'll execute your serverless backend plan by wiring up Cloud Run Functions, Pub/Sub messaging, and API Gateway. Packed with two challenge labs, you'll leave with full control over enterprise data and event-driven APIs.

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Welcome to this month's Arcade Simulator where you will step into the shoes of a Network Security Engineer. In this simulation, you'll first lock down access control across your infrastructure—crafting custom IAM roles, scripting permissions, and setting up Identity-Aware Proxy to secure user authentication without traditional VPNs. Then, you'll take control of hybrid enterprise topology, using Network Connectivity Center to link multi-cloud networks, VPCs, and site-to-site HA-VPNs. Complete with two realistic challenge labs, this simulation equips you to eliminate access blind spots, secure cross-cloud traffic, and build a fortress-grade network on Google Cloud.

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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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完成透過 IAM 設定特殊存取權技能徽章中階課程， 證明您具備下列技能：透過 Identity and Access Management (IAM) 自訂角色、 運用最小權限原則、即時 (JIT) 暫時提升存取權， 以及運用 Identity-Aware Proxy (IAP) 來保護網頁應用程式。

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完成「使用 Dataplex 整理及管理資料」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：建立 Dataplex 資產、建立切面類型，以及將切面套用至 Dataplex 中的項目。 技能徽章課程透過實作實驗室和挑戰評量，檢驗學員對於特定產品的實作知識。 完成課程或直接進行挑戰實驗室，即可取得徽章。徽章可證明您的專業能力、提升專業形象，開創更多職涯發展機會。前往個人資料頁面，追蹤您獲得的徽章。

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完成 Google Kubernetes Engine 成本效益最佳化 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：建立及管理多租戶叢集、依據命名空間監控資源使用量、 設定自動調度叢集和 Pod 資源以提升效能、設定負載平衡以最佳化 資源分配，以及導入有效性和完備性探測，確保應用程式維持健康並符合成本效益。

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完成「Google Cloud 監控工具」技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能：使用 Cloud Monitoring 工具監控 Google Cloud 資源。

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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 透過 Google Cloud Observability 監控及記錄系統狀態 技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能：監控 Compute Engine 中的虛擬機器、 運用 Cloud Monitoring 監管多項專案、在 Cloud Functions 延伸應用監控和記錄功能、 建立和傳送自訂應用程式指標，以及根據自訂指標設定 Cloud Monitoring 快訊。

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完成使用 Google Cloud Managed Service for Prometheus 監控環境技能徽章課程，學習透過 Google Cloud Managed Service for Prometheus 監控 Kubernetes，即可獲得技能徽章。

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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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完成 Looker 資料模型管理技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能：維護 LookML 專案的健全性、運用 SQL Runner 驗證資料、採用 LookML 最佳做法、改良查詢及 報表，並執行永久衍生資料表和快取政策。

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完成「使用 Gemini Code Assist 開始開發應用程式」課程，即可獲得技能徽章。在本課程中，您將學會如何利用 Google AI 程式設計助理的強大功能。

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完成「使用 Apps Script 整合 BigQuery 資料與 Google Workspace」技能徽章入門課程，即可證明您瞭解如何透過 AppSheet 將 Workspace 產品連結至 BigQuery。

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完成 使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 透過 Gemini 多模態功能，使用多模態提示從文字和影像資料擷取資訊、生成影片說明，以及擷取影片以外的額外資訊； 透過 Gemini 的多模態檢索增強生成 (RAG) 功能，為含有文字和圖片的文件建構中繼資料、取得所有相關文字分塊，以及顯示引用資料。

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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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完成「實現事件驅動的即時訊息與自動化工作流」任務，即可獲得 技能徽章。 技能徽章課程，您將瞭解如何透過 Cloud 控制台使用 Pub/Sub、 如何使用 Cloud Scheduler 工作節省心力，並透過 Pub/Sub Lite 節省擷取大量事件 的費用。

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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 在 Google Cloud 實作 DevOps 工作流程 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：建立與管理 Git 存放區、 在 Google Kubernetes Engine (GKE) 發布、管理和調度 Deployment， 以及建立 CI/CD 管道，自動建構容器映像檔與執行 GKE 部署作業。

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若想獲得技能徽章，請完成實現 Cloud Storage 和數據保護解決方案 技能徽章課程，您將在此瞭解如何建立 Cloud Storage bucket、 如何使用 Cloud Storage 指令列，以及如何在區塊中使用值區鎖定功能保護物件。

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完成 在 Google Cloud 實作 Cloud 安全防護措施：基礎知識 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：運用 Identity and Access Management (IAM) 建立及指派角色、 建立及管理服務帳戶、啟用虛擬私有雲 (VPC) 網路中的私人連線、 運用 Identity-Aware Proxy 限制應用程式存取權、 運用 Cloud Key Management Service (KMS) 管理金鑰和已加密資料，以及建立私人 Kubernetes 叢集。

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完成「實現雲端協作與生產力工作流」課程，即可獲得入門級技能徽章。本課程將介紹 Google 的協作平台， 帶您瞭解如何使用 Gmail、日曆、Meet、雲端硬碟、試算表和 AppSheet。

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完成在 Google Cloud 實作 CI/CD 管道技能徽章中階課程，即可獲得技能徽章。 您將透過本課程學習如何使用 Artifact Registry、Cloud Build 和 Cloud Deploy，並且操作 Google Cloud 控制台、Google Cloud CLI、Cloud Run 和 GKE。本課程會介紹如何建構持續整合 管道、儲存及保護構件、掃描安全漏洞、驗證 已核准的發布版本是否有效。此外，您還會實際操作，將應用程式 同時部署至 GKE 和 Cloud Run。

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完成「Google DeepMind：訓練小型語言模型」技能徽章進階課程，即可證明您具備下列技能： 提出實際的語言模型研究問題、建構簡單的分詞器、準備資料集來訓練 Transformer 語言模型，以及執行小型語言模型的訓練迴圈。 註冊免付費訂閱方案，即可免付費使用這個實驗室。每個月還能獲得 35 點免付費抵免額！

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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「在 Agent Platform 探索生成式 AI」技能徽章中階課程，即可證明自己具備下列技能： 可運用 Gemini API 生成文字、分析圖片和影片來強化內容創作能力，還能使用函式呼叫技巧。 本課程將帶您瞭解如何善用進階的 Gemini 技術、使用多模態內容生成功能，並提升 AI 專案的潛力。

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完成「充實中繼資料及發掘 Lakehouse 資料」技能徽章課程，即可證明您具備 BigQuery、 Lakehouse 和 Knowledge Catalog 的相關技能。您會建立 Lakehouse 資料表，並充實中繼資料管理和資料表資料探索功能。

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完成「強化 Gemini 模型功能」技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 運用 Gemini 模型的進階功能 (包括生成與執行程式碼、建立基準、運用限制條件生成內容、 合成資料等)，打造更強大且精密的 AI 應用程式。

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完成使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程技能徽章中階課程， 即可證明自己具備下列知識與技能：運用 Dataprep by Trifacta 建構連至 BigQuery 的資料轉換 pipeline； 使用 Cloud Storage、Dataflow 和 BigQuery 建構「擷取、轉換及載入」(ETL) 工作負載， 以及使用 BigQuery ML 建構機器學習模型。

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完成「找出並保護生態系統中的敏感資料」 技能徽章中階課程，證明您具備下列技能：使用 Sensitive Data Protection 服務 (包括 Cloud Data Loss Prevention (DLP) API) 來探索、檢查、遮蓋及去識別化 Google Cloud 生態系統的敏感資料，包括 Cloud Storage 檔案、BigQuery 資料和生成式 AI 模型回覆。

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完成使用 Apps Script 及 AppSheet 進行開發作業技能徽章課程，即可獲得技能徽章， 瞭解如何建構聊天機器人，以及如何使用在任何文件中使用指令碼編輯器。

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完成「透過 Apigee X 開發及保護 API」技能徽章課程，即可獲得技能徽章。您將學會如何翻新 API； 使用服務帳戶和 Google 驗證，從 Apigee API Proxy 安全存取後端服務； 運用 API 產品和開發人員入口網站將 API 產品化； 使用 API 金鑰、OAuth、私有變數和錯誤處理等功能保護 API； 整合 Apigee 與 Google Cloud 服務 (例如 Pub/Sub 和 Cloud Logging)； 呼叫 Google Cloud API，例如 Natural Language API 和 Geocoding API。

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完成 建立 Google Cloud 網路 課程即可獲得技能徽章。這個課程將說明 部署及監控應用程式的多種方法，包括查看 IAM 角色及新增/移除 專案存取權、建立虛擬私有雲網路、部署及監控 Compute Engine VM、編寫 SQL 查詢、在 Compute Engine 部署及監控 VM，以及 使用 Kubernetes 透過多種方法部署應用程式。

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完成 使用 Firebase 開發無伺服器應用程式 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：使用 Firebase 架構及建構無伺服器的網頁應用程式、 運用 Firestore 管理資料庫、使用 Cloud Build 自動部署內容， 以及將 Google 助理功能整合至應用程式。

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完成 運用 Cloud Run 開發無伺服器應用程式 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：整合 Cloud Run 和 Cloud Storage 以管理資料、 使用 Cloud Run 和 Pub/Sub 架構可復原的非同步系統、 使用 Cloud Run 建構 REST API 閘道，以及在 Cloud Run 建構及部署服務。

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完成「透過 Google AI Studio 開發 AI 輔助原型」技能徽章入門課程，證明您具備下列技能：編寫有效的提示詞、運用多模態功能分析圖像和影片、 依據範本和文字提示詞設計可運作的 AI 應用程式原型，以及使用 API 金鑰建構及部署自訂 AI 解決方案。

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完成 從 BigQuery 資料取得深入分析結果 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 撰寫 SQL 查詢、查詢公開資料表、將樣本資料載入 BigQuery、使用 BigQuery 的查詢驗證工具 排解常見語法錯誤，以及在 Data Studio 中 透過連結 BigQuery 資料建立報表。

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完成「使用 API Gateway 部署及保護無伺服器 API」課程，即可獲得技能徽章。 本課程將說明如何使用 API Gateway，透過全代管閘道部署、保護及管理 API。

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完成「在 Google App Engine 上部署及管理應用程式」課程，即可獲得技能徽章。本課程將說明如何搭配 Python、Go 和 PHP 使用 App Engine。

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完成部署與管理 Apigee X技能徽章課程，即可獲得技能徽章。 您將瞭解 Apigee X 架構、如何在 Google Cloud 專案佈建 Apigee X 組織、 如何透過 Apigee API 和 UI 管理 Apigee X，以及如何運用 Cloud Armor 和 Apigee 的威脅防護政策 來保護您的 API。

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完成「建立及管理 Cloud Spanner 執行個體」技能徽章入門課程，即可證明自己具備下列技能： 建立 Cloud Spanner 執行個體和資料庫，並與其互動； 使用各種技術載入 Cloud Spanner 資料庫； 備份 Cloud Spanner 資料庫；定義結構定義及瞭解查詢計畫；以及 部署連線至 Cloud Spanner 執行個體的現代化網頁應用程式。

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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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完成「建立及管理 Bigtable 執行個體」技能徽章入門課程，證明您具備下列技能：建立執行個體、設計結構定義、 查詢資料，以及在 Bigtable 執行管理工作，包括監控效能、設定自動調度節點資源和複製作業。

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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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完成「在 Cloud Storage 建立串流資料湖泊」任務，即可獲得技能徽章。 本課程中，您將綜合運用 Pub/Sub、Dataflow 和 Cloud Storage， 在 Google Cloud 建立串流資料湖泊。

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完成「在 Cloud Storage 建立安全的資料湖泊」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 保護及設定 Cloud Storage bucket、使用 Gemini 生成文字、管理 IAM 存取控管機制，以及建立 Knowledge Catalog 湖泊來治理資料。

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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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完成使用 NCC 連結雲端網路課程，即可獲得中級技能徽章。 在這堂課程中，您將學會如何使用 Network Connectivity Center 連結地端部署網路、雲端企業網路及混合型網路， 並透過 Google Cloud 上單一集中的中樞，以輪輻方式管理。 「技能徽章」是 Google Cloud 核發的獨家數位徽章，用於肯定您在 Google Cloud 產品與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中應用相關知識。完成這個技能徽章課程和結業評量挑戰實驗室，即可取得數位徽章並與他人分享成就。

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完成「為 Google Cloud 設定服務帳戶和 IAM 角色」課程，即可獲得入門級技能徽章。這門課程會介紹服務帳戶、自訂角色，以及如何使用 gcloud 設定權限。

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完成透過 Google Cloud 建構網站技能徽章課程，即可獲得入門級技能徽章。 本課程以 Get Cooking in Cloud 系列影片為基礎， 涵蓋以下主題：在 Cloud Run 部署網站在 Compute Engine 託管網頁應用程式在 Google Kubernetes Engine 建立、 部署及擴充網站使用 Cloud Build 將單體式應用程式遷移至微服務架構

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完成 透過 BigQuery 建構資料倉儲 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 彙整資料以建立新資料表、排解彙整作業問題、利用聯集附加資料、建立依日期分區的資料表， 以及在 BigQuery 使用 JSON、陣列和結構體。

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完成「使用 Knowledge Catalog 建構資料網格」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：使用 Knowledge Catalog 建構資料網格， 以利在 Google Cloud 維護資料安全性，並協助治理和探索資料。您將練習並測試自己的技能，包括在 Knowledge Catalog 為資產加上標記、指派 IAM 角色，以及評估資料品質。

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完成「使用 Cloud Run functions 建構無伺服器應用程式」課程，即可獲得入門技能徽章。在這個課程，您將學會如何透過 Google Cloud 控制台和指令列，使用 Cloud Run functions。 技能徽章課程透過實作實驗室和挑戰評量，檢驗學員對於特定產品的實作知識。完成課程或直接進行挑戰實驗室， 即可取得徽章。徽章可證明您的專業能力、提升專業形象，開創更多職涯發展機會。前往個人資料頁面，追蹤您獲得的徽章。

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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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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 建構適用於 AWS 專家的 Google Cloud 基礎架構 課程即可獲得技能徽章。在這個課程，您將學會如何設定 IAM 權限、 使用 Kubernetes 自動調度管理工作負載、透過 Compute Engine 託管網頁應用程式， 以及設定負載平衡機制。

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Complete the intermediate Build Global and Regional Load Balancing Solutions skill badge course to demonstrate skills in the following: deploy and utilize an internal client VM within the same VPC network and test traffic distribution, backend infrastructure suitable for a global external application Load Balancer, and backend VM instances and load balancer components using startup scripts and network tags to host a web application service.

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完成「使用 Eventarc 建構事件導向應用程式」課程，即可獲得技能徽章。 在本課程中，您將使用 Eventarc 為不同資源 (包括 Pub/Sub 主題和 Cloud Storage bucket) 建立事件觸發條件。

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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 Google Cloud Speech API」課程，即可獲得技能徽章。本課程將說明如何建立 Speech-to-Text API 要求、將音訊 及語音轉錄為文字。

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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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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「在連結試算表中分析 BigQuery 資料」技能徽章，即可證明您能使用連結試算表，在 Google 試算表中存取、分析及共用數十億列的 BigQuery 資料，還能以圖表呈現。

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Accelerating software delivery while maintaining stability demands automated build, artifact, and release pipelines. This trail covers the core practices for implementing continuous integration and continuous delivery (CI/CD) on Google Cloud. You will begin by managing container images with Artifact Registry and building automated pipelines for Google Kubernetes Engine using Cloud Build. Next, you will configure continuous delivery workflows with Google Cloud Deploy to safely promote releases across environments. Concluding with a practical challenge lab, this trail prepares you to establish resilient, production-ready deployment pipelines.

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Who says sharing complex data across boundaries has to be a compliance nightmare? This adventure is your blueprint for delivering modern Analytics-as-a-Service on Google Data Cloud. You'll start by building secure, authorized views on BigQuery to safely expose data to partners without exposing underlying tables. Next, you'll learn to consume customer-specific datasets and streamline cross-organization data delivery. Packed with a hands-on challenge lab, this adventure gives you the practical skills to publish, share, and scale data seamlessly while keeping security tight.

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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!

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Transforming raw spreadsheet data into structured business intelligence requires precise validation, efficient navigation, and dynamic visual reporting. This voyage path builds core analytical competencies using Google Sheets. You will begin by implementing strict data validation rules, configuring targeted search workflows, and ensuring data integrity across large datasets. You will then advance to building dynamic charts and executing complex analytical formulas to extract meaningful insights. Finalized with a comprehensive challenge lab, this voyage prepares you to build reliable, presentation-ready analytical workbooks.

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完成運用 Gemini Enterprise 自動調度管理多代理工作流程技能徽章的入門課程，即可證明您具備下列技能：使用 Gemini Enterprise 支援的代理型助理，整合第一方和第三方來源的資料；開發多媒體行銷素材資源；以及自動執行跨系統的業務行動。技能徽章課程透過實作實驗室和挑戰評量，檢驗學員對於特定產品的實作知識。完成課程或直接進行挑戰實驗室，即可取得徽章。徽章可證明您的專業能力、提升專業形象，開創更多職涯發展機會。前往個人資料頁面，追蹤您獲得的徽章。

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完成進階的「部署多代理架構」技能徽章課程，證明您具備以下技能： 使用 ADK 建構多代理系統、將代理連結代理對代理 (A2A) 通訊協定、使用 Model Context Protocol (MCP) 整合外部工具，以及將完整的多代理解決方案部署至 Agent Engine。

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完成「使用 Agent Development Kit (ADK) 建造 AI 代理：工程設計」技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 提出實際的語言模型研究問題、建構簡單的權杖化工具、準備資料集來訓練 Transformer 語言模型，以及執行小型語言模型的訓練迴圈。

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建立您的第一個 Gemini Enterprise 應用程式，獲得技能徽章！將各種資料來源連接到您的應用程式，建立強大的統合式搜尋和分析引擎。掌握 Deep Research 代理、多代理構思和 NotebookLM 等進階功能，進行重點分析。

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Welcome to this month's Arcade Simulator where you will be a Data Mesh Architect. In this simulation, you'll first tackle BigQuery to build date-partitioned tables, solve complex join pitfalls, and master nested data structures. Then, you'll shift to decentralized governance using Dataplex Knowledge Catalog to organize assets, assign metadata, and enforce strict cloud security. Complete with two realistic challenge labs, this simulation equips you to break down data silos, scale your infrastructure, and run a secure, seamless data mesh.

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Building a true "safe space" in the cloud means protecting your applications from external threats while keeping your internal infrastructure stable and efficient. This challenege starts by turning Security Command Center into your ultimate defensive shield—learning to spot risks, investigate threats, and secure your perimeter. From there, you'll bring that same safe-space philosophy to Google Kubernetes Engine (GKE) by isolating workloads safely with multi-tenant namespaces and protecting your budget through smart autoscaling ensuring your cloud environments remain secure and perfectly optimized.

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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!

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Managing an organization’s digital ecosystem isn't just about keeping the lights on—it's about building a secure launchpad for collaboration. In this trail, you'll step into the Google Workspace Admin Console to control user provisioning and application security from the ground up. Then, you'll switch gears to digital education, transforming standard environments into secure virtual classrooms using Google Meet and Google Classroom. Backed by a challenge lab, this trail is your fast track to running enterprise-grade cloud workspaces.

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Data is one of the most valuable assets an organization owns, making its safe handling and governance essential. In this voyage, you will master Cloud Storage fundamentals by automating bucket management via APIs and the CLI, while enforcing compliance with Bucket Lock. You will then advance to automated security, configuring Sensitive Data Protection Discovery to scan and catalog risks across BigQuery and Cloud Storage. Complete with two challenge labs, this journey equips you to secure assets across your entire cloud ecosystem.

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Who says you need a mountain of code to build great software? This adv is your fast lane to rapid app development and automation. First, you'll jump into Google AppSheet to build and launch fully functional apps entirely code-free. Then, you'll master the backend with Cloud Run Functions, deploying event-driven code via the console and command line. Packed with two hands-on challenge labs, this quest is your ticket to building slick apps and scaling them effortlessly on Google Cloud.

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完成使用 AppSheet 建構應用程式課程，即可獲得技能徽章 ，瞭解如何使用 AppSheet 建構、設定及發布應用程式。

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各種規模的機構都開始運用雲端的強大功能和靈活性，徹底改變營運方式。不過，有效管理及擴充雲端資源可能是相當複雜的工作。本課程將探討在雲端中的現代營運、可靠性和韌性的基礎概念，以及 Google Cloud 如何協助您達成這些目標。本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。

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組織將資料和應用程式遷移至雲端後，必須因應快速變化的安全性挑戰。本課程將探討雲端安全性的基礎知識、Google Cloud 融入安全考量設計的基礎架構價值，以及縱深防禦策略。此外，還會著重說明如何透過 AI 輔助作業和法規遵循工具，協助組織滿足嚴格的全球法規要求。 本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。

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許多傳統企業使用舊版系統和應用程式，無法滿足現今客戶的期望。企業主管經常需要在維護老舊的 IT 系統，以及投資新產品/服務之間做出選擇。本課程將探討這些挑戰，並提供解決方案，說明如何運用雲端技術克服難題。 本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。

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人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 象徵著資訊技術的重大演進，正迅速改變各行各業。在「運用 Google Cloud 人工智慧推動創新」課程中，我們會探討組織如何運用 AI 和機器學習技術，翻轉業務流程。 本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。

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雲端技術是強大的資產，與資料搭配後，將成為創新和提升客戶體驗的催化劑。「運用 Google Cloud 探索資料轉換功能」課程將探討機構如何運用雲端，讓資料更易於存取、做為行動依據和更有價值。 這門課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在協助個人在職務上成長，並打造企業的未來。

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數位轉型是現代組織必經的關鍵旅程，而建立穩固的雲端運算基礎，是跨出有意義創新的第一步。本課程「透過 Google Cloud 進行數位轉型」，將會介紹核心技術和策略框架，協助組織革新營運方式，並探討基本的雲端概念、全球網路基礎架構和共同責任模式，幫助主管在雲端之路上自信前行。本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。

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本入門課程有別於其他課程。 透過這些實驗室，IT 專業人員將有機會實際練習， 熟悉出現在 Google Cloud 助理雲端工程師認證中的主題和服務。本課程包含多個專門的實驗室，從 IAM、網路建立 到 Kubernetes Engine 部署作業， 可全面驗收您的 Google Cloud 知識。請注意，雖然進行這些 實驗室可提升您的技能和能力，但仍建議同時詳閱 測驗指南和其他可用的準備資源。

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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer (PMLE) certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.

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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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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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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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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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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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