Aditya Gupta
Member since 2026
Diamond League
7336 points
在 Google Cloud 儲存、處理與管理資料 - 控制台
Earned Aug 23, 2026 EDT
Arcade Re-Trail: Vaults & Vectors
Earned Aug 23, 2026 EDT
實現 Cloud Storage 和數據保護解決方案
Earned Aug 23, 2026 EDT
Arcade Adventure: Data Vault
Earned Aug 23, 2026 EDT
部署多代理架構
Earned Aug 22, 2026 EDT
AI Services and GDC Deployments and Operations
Earned Aug 21, 2026 EDT
管理 Google Cloud 中的 Kubernetes
Earned Aug 19, 2026 EDT
Compute, Network, and Storage Services Configuration in GDC
Earned Aug 17, 2026 EDT
GDC Platform Introduction
Earned Aug 16, 2026 EDT
Google Cloud 監控工具
Earned Aug 16, 2026 EDT
Arcade Base Camp August 2026
Earned Aug 16, 2026 EDT
使用 Natural Language API 分析情緒
Earned Aug 16, 2026 EDT
企業 AI 代理與用途
Earned Aug 15, 2026 EDT
AI 代理基礎知識
Earned Aug 15, 2026 EDT
透過 IAM 設定特殊存取權
Earned Aug 15, 2026 EDT
使用 Dataplex 整理及管理資料
Earned Aug 14, 2026 EDT
充實中繼資料及發掘 Lakehouse 資料
Earned Aug 13, 2026 EDT
使用 Agent Development Kit (ADK) 建造 AI 代理：工程設計
Earned Aug 12, 2026 EDT
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Aug 11, 2026 EDT
在 Agent Platform 設計提示
Earned Aug 11, 2026 EDT
負責任的 AI 技術簡介
Earned Aug 10, 2026 EDT
大型語言模型簡介
Earned Aug 10, 2026 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Jul 31, 2026 EDT
Arcade Base Camp July 2026
Earned Jul 31, 2026 EDT
安全推送軟體
Earned Jul 30, 2026 EDT
在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構
Earned Jul 30, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine 成本效益最佳化
Earned Jul 30, 2026 EDT
Arcade Adventure: Low-Code Development
Earned Jul 30, 2026 EDT
使用 Cloud Run functions 建構無伺服器應用程式
Earned Jul 29, 2026 EDT
使用 AppSheet 建構應用程式
Earned Jul 29, 2026 EDT
搭配使用 API 和 Cloud Storage
Earned Jul 29, 2026 EDT
Arcade Voyage: Cloud Storage and Data Governance
Earned Jul 29, 2026 EDT
找出並保護生態系統中的敏感資料
Earned Jul 29, 2026 EDT
在 Google 試算表使用函式、公式及圖表
Earned Jul 28, 2026 EDT
在 Google App Engine 上部署及管理應用程式
Earned Jul 28, 2026 EDT
運用 Gemini Enterprise 自動調度管理多代理工作流程
Earned Jul 28, 2026 EDT
使用 Google Data Cloud 共用資料
Earned Jul 28, 2026 EDT
從 BigQuery 資料取得深入分析結果
Earned Jul 28, 2026 EDT
使用 Knowledge Catalog 建構資料網格
Earned Jul 26, 2026 EDT
Arcade Simulator: Data Mesh Architect
Earned Jul 26, 2026 EDT
透過 BigQuery 建構資料倉儲
Earned Jul 25, 2026 EDT
生成式 AI 代理：實現組織轉型
Earned Jul 16, 2026 EDT
生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式
Earned Jul 16, 2026 EDT
生成式 AI：掌握幕後技術與環境
Earned Jul 16, 2026 EDT
生成式 AI：瞭解基礎概念
Earned Jul 16, 2026 EDT
生成式 AI：不只是聊天機器人
Earned Jul 16, 2026 EDT
生成式 AI 簡介
Earned Jul 16, 2026 EDT
建立您的第一個 Gemini Enterprise 應用程式
Earned Jul 15, 2026 EDT
Google DeepMind: Train A Small Language Model
Earned Jul 15, 2026 EDT
Logic Log
Earned Jun 29, 2026 EDT
Arcade Voyage: Identity Management and Pre-trained AI APIs
Earned Jun 29, 2026 EDT
Arcade Adventure: App Dev and Cloud Observability
Earned Jun 29, 2026 EDT
Arcade Trail: Data Engineering and Information Protection
Earned Jun 26, 2026 EDT
Arcade Base Camp June 2026
Earned Jun 26, 2026 EDT
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing
Earned Jun 26, 2026 EDT
Cloud Storage、Cloud Functions 和 Cloud Pub/Sub 都是 Google Cloud Platform 服務， 可用於儲存、處理及管理資料。您可以整合運用這三種服務， 打造各式各樣的資料導向應用程式。在這個技能徽章課程中， 您將使用 Cloud Storage 儲存圖片、透過 Cloud Functions 處理， 並利用 Cloud Pub/Sub 將圖片傳送至其他應用程式。
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Since last month's Arcade Trail wrapped up earlier than expected, we’re opening up this bonus game only for this month so you can grab that missed Arcade Point! You'll start on the vault side with Google Cloud Storage—managing buckets, exploring APIs, and locking down sensitive data with Bucket Lock. Then, you'll shift to event-driven vectors at the command line, triggering Cloud Run Functions and routing real-time messages through Pub/Sub. Complete with two hands-on challenge labs, this trail gets your streak back on track while building real-world storage and serverless skills.
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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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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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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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The course explores advanced services such as machine learning, and operational topics such as application deployment, monitoring, and troubleshooting.
In addition, we’ll introduce GDC software upgrades, logging, billing, and cost monitoring.
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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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The course examines service resources or workload components that exist in projects. You’ll learn about Kubernetes in GDC, Artifact Registry, GDC Object Storage, Database Service, Networking, and Key Management and Security.
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This course provides an introduction to the GDC platform—which enables you to host, control, and manage infrastructure and services directly on your premises.
GDC air-gapped is one component of Google Distributed Cloud offering which aligns to Google’s digital sovereignty vision. It supports public-sector customers and commercial entities that have strict data residency, security or privacy requirements.
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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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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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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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瞭解 AI 代理如何發揮更高的業務影響力，包括根據您的 KPI 規劃要使用的代理類型，以及探索能解決實際瓶頸的用途。您也將認識各種無程式碼到高程式碼解決方案，瞭解 Gemini Enterprise 如何協助建構和自動調度合適的代理。
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本課程介紹 AI 代理的基礎知識，並探討代理的實際應用價值。代理可為開發人員、架構師和技術決策者奠定基礎，協助他們從目標導向的自主行為角度來理解 AI 系統。
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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「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「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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隨著企業持續擴大使用人工智慧和機器學習，以負責任的方式發展相關技術也日益重要。對許多企業來說，談論負責任的 AI 技術可能不難，如何付諸實行才是真正的挑戰。如要瞭解如何在機構中導入負責任的 AI 技術，本課程絕對能助您一臂之力。
您可以從中瞭解 Google Cloud 目前採取的策略、最佳做法和經驗談，協助貴機構奠定良好基礎，實踐負責任的 AI 技術。
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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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這個入門微學習課程主要介紹「負責任的 AI 技術」和其重要性，以及 Google 如何在自家產品中導入這項技術。本課程也會說明 Google 的 7 個 AI 開發原則。
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這是一堂入門級的微學習課程，旨在探討大型語言模型 (LLM) 的定義和用途，並說明如何調整提示來提高 LLM 成效。此外，也會介紹多項 Google 工具，協助您自行開發生成式 AI 應用程式。
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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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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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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 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 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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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 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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完成「搭配使用 API 和 Cloud Storage」 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 搭配使用 API 和 Cloud Storage 資源，包括 Cloud Storage API。
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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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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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完成在 Google 試算表使用函式、公式及圖表技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：運用函式分析資料、使用圖表呈現資料、設定資料格式，以及搜尋、 驗證與顯示資料。
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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「使用 Google Data Cloud 共用資料」課程，即可獲得技能徽章。 在本課程中，您會透過 Google Cloud 資料共用合作夥伴， 使用專屬資料集進行數據分析， 獲得豐富的實務經驗。客戶訂閱這類資料後，即可在自家平台查詢， 並用自己的資料集補強。此外，也能使用圖表 工具，打造客戶專用的資訊主頁。
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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 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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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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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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「生成式 AI 代理：實現組織轉型」是 Gen AI Leader 學習路徑的第五堂也是最後一堂課程。本課程將探討組織如何運用自訂生成式 AI 代理，解決特定的業務難題。您將動手練習建構基本的生成式 AI 代理，同時探索這類代理的各種元件，例如模型、推論迴圈和工具。
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「生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式」是 Generative AI Leader 學習路徑的第四門課程。本課程將介紹 Google 的生成式 AI 應用程式,例如 Gemini for Workspace 和NotebookLM,也會引導您瞭解各種概念,像是建立基準、檢索增強生成、建構有效的提示詞,以及打造自動化工作流程等。
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「生成式 AI：掌握幕後技術與環境」是 Generative AI Leader 學習路徑的第三門課程。生成式 AI 正在改變我們的工作方式,以及我們如何與周遭的世界互動。身為領導者,您要如何駕馭 AI 強大的功能,創造實際業務成果?在本課程中,您將認識建構生成式 AI 解決方案時的各個層面、Google Cloud 產品,以及選擇解決方案時應考量的因素。
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「生成式 AI: 瞭解基礎概念」是 Generative AI Leader 學習路徑的第二門課程。在本課程中,您將瞭解 AI、機器學習和生成式 AI 的差異,以及各種資料類型如何協助生成式 AI 解決業務難題,進而掌握生成式 AI 的基礎概念。您還能深入瞭解 Google Cloud 應對基礎
模型限制的策略,以及開發、部署安全且負責任的 AI 技術時面臨的主要挑戰。
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「生成式 AI：不只是聊天機器人」是 Generative AI Leader 學習路徑的第一門課程,沒有任何修課條件。本課程將帶您超越基本知識,進一步瞭解聊天機器人,探索如何在組織中充分發揮生成式 AI 的潛力。您將瞭解基礎模型和提示工程等概念,掌握善用生成式AI 的關鍵。本課程也會帶您瞭解擬定生成式 AI 策略時的多種重要考量,協助您為組織擬定出成功的策略。
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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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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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Complete the advanced Google DeepMind: Train A Small Language Model skill badge by completing this course to demonstrate skills in the following: formulating real-world language model research problems; building a simple tokenizer; preparing a dataset for training a transformer language model; running the training loop of a small language model. Access this lab at no-cost by signing up for the no-cost subscription. Receive 35 free credits each month!
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Building a reliable platform for data analysis requires structured data modeling and clean, maintainable code. In this challenge, you’ll start with the building blocks of LookML, creating custom dimensions, measures, and derived tables to shape your data exactly how you need it. From there, you'll work on making your platform faster and easier to use by setting up caching, defining datagroups, and modularizing your code using extends. By following these development best practices, you'll walk away knowing how to build efficient, scalable data models that your team can easily rely on.
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Keeping your cloud resources secure and making your apps smarter are two essential skills for any cloud developer. In this voyage, you’ll start with the security fundamentals, learning how to configure service accounts, manage IAM permissions using gcloud, and set up custom roles. Once you've secured your environment, you'll work with Google Cloud's pre-trained AI tools—converting text to synthetic speech, translating languages on the fly, and transcribing audio files into text. Complete with two practical challenge labs to test your skills, you'll walk away knowing how to safely manage access to your cloud project while adding powerful language and speech features to your applications.
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Writing code is just the first step; you also need to know how to deploy it smoothly and keep it running at its best. In this adventure, you’ll get started with serverless setups by running code on Cloud Run Functions and connecting your services using Google Cloud Pub/Sub. From there, you'll work on the operations side—building out clean development environments, keeping tabs on multiple projects at once, and setting up smart alerts so you can spot and fix issues early. With a couple of challenge labs thrown into the mix, you’ll walk away with the skills needed to build, monitor, and scale apps on Google Cloud.
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Raw data is only useful if it is clean, structured, and secure. In this track, you’ll start by processing and preparing data using Dataprep, Dataflow templates, and Apache Spark. You'll learn how to clean up datasets so they are ready for machine learning models. From there, you'll focus on security by working with tools that find and mask sensitive information like personal IDs and credentials. You'll practice redacting critical details and creating safe, de-identified copies of your data in Cloud Storage. By finishing the hands-on challenge labs, you’ll show you can handle big data workflows while keeping confidential information completely safe.
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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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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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