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。 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。 已獲得的徽章會顯示在您的個人資料中。
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。 「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 本課程及結業評量挑戰研究室,即可取得技能徽章 並與親友分享。
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。
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.
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。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熟技能, 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 這個課程及結業評量挑戰實驗室,即可取得數位徽章 並與他人分享。