Приєднатися Увійти

Apply your skills in Google Cloud console

Mohit Goswami

Учасник із 2023

Срібна ліга

Кількість балів: 14400
Cloud Hero BigQuery Skills Earned серп. 28, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - українська Earned лип. 29, 2023 EDT
Налаштування розподілу навантаження в Compute Engine Earned лип. 24, 2023 EDT
Підготовка даних для інтерфейсів API машинного навчання в Google Cloud Earned лип. 24, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned лип. 24, 2023 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML Earned лип. 17, 2023 EDT
Build a Data Warehouse with BigQuery Earned лип. 17, 2023 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud Earned лип. 3, 2023 EDT
Introduction to Vertex AI Studio Earned черв. 12, 2023 EDT
Create Image Captioning Models Earned черв. 9, 2023 EDT
Transformer Models and BERT Model Earned черв. 9, 2023 EDT
Attention Mechanism Earned черв. 9, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture Earned черв. 9, 2023 EDT
Introduction to Image Generation Earned черв. 9, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Українська Earned черв. 9, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Українська Earned черв. 9, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Українська Earned черв. 9, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Українська Earned черв. 9, 2023 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned трав. 10, 2023 EDT
Store, Process, and Manage Data on Google Cloud - Console Earned трав. 7, 2023 EDT
Level 1: Managing Resources and Data in the Cloud Earned трав. 7, 2023 EDT
Monitor and Manage Google Cloud Resources Earned трав. 7, 2023 EDT

Get hands-on practice with Google Cloud! You will compete with your peers to see who can finish this game with the most points. Earn points by completing the labs accurately and receive bonus points for speed! Be sure to click “End” where you’re done with each lab to be rewarded your points.

Докладніше

Під час курсу ви зможете ознайомитися з продуктами й сервісами Google Cloud для роботи з масивами даних і машинним навчанням, які підтримують життєвий цикл роботи з даними для тренування моделей штучного інтелекту. У курсі розглядаються процеси, проблеми й переваги створення конвеєру масиву даних і моделей машинного навчання з Vertex AI у Google Cloud.

Докладніше

Пройдіть вступний кваліфікаційний курс Налаштування розподілу навантаження в Compute Engine, щоб продемонструвати свої навички написання команд gcloud і використання Cloud Shell, створення й розгортання віртуальних машин у Compute Engine, а також налаштування мережі й розподілювачів навантаження HTTP. Кваліфікаційний значок – це ексклюзивний цифровий значок від Google Cloud, який засвідчує, що ви знаєтеся на продуктах і сервісах цієї платформи й можете застосовувати ці знання в інтерактивному практичному середовищі. Щоб отримати кваліфікаційний значок і показати його колегам, пройдіть цей курс і підсумковий тест.

Докладніше

Пройдіть вступний кваліфікаційний курс Підготовка даних для інтерфейсів API машинного навчання в Google Cloud, щоб продемонструвати свої навички щодо очистки даних за допомогою сервісу Dataprep by Trifacta, запуску конвеєрів даних у Dataflow, створення кластерів і запуску завдань Apache Spark у Dataproc, а також виклику API машинного навчання, зокрема Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API і Video Intelligence API. Кваліфікаційний значок – це ексклюзивна цифрова відзнака, яка підтверджує, що ви вмієте працювати з продуктами й сервісами Google Cloud і можете застосовувати ці знання в інтерактивному практичному середовищі. Щоб отримати кваліфікаційний значок і показати його колегам, пройдіть цей курс і підсумковий тест.

Докладніше

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.

Докладніше

Complete the intermediate Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in the following: building data transformation pipelines to BigQuery using Dataprep by Trifacta; using Cloud Storage, Dataflow, and BigQuery to build extract, transform, and load (ETL) workflows; and building machine learning models using BigQuery ML. 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 the skill badge course, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

Докладніше

Complete the intermediate Build a Data Warehouse with BigQuery skill badge to demonstrate skills in the following: joining data to create new tables, troubleshooting joins, appending data with unions, creating date-partitioned tables, and working with JSON, arrays, and structs in BigQuery. 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 the skill badge course, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

Докладніше

The two key components of any data pipeline are data lakes and warehouses. This course highlights use-cases for each type of storage and dives into the available data lake and warehouse solutions on Google Cloud in technical detail. Also, this course describes the role of a data engineer, the benefits of a successful data pipeline to business operations, and examines why data engineering should be done in a cloud environment. This is the first course of the Data Engineering on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Building Batch Data Pipelines on Google Cloud course.

Докладніше

This course introduces Vertex AI Studio, a tool to interact with generative AI models, prototype business ideas, and launch them into production. Through an immersive use case, engaging lessons, and a hands-on lab, you’ll explore the prompt-to-product lifecycle and learn how to leverage Vertex AI Studio for Gemini multimodal applications, prompt design, prompt engineering, and model tuning. The aim is to enable you to unlock the potential of gen AI in your projects with Vertex AI Studio.

Докладніше

This course teaches you how to create an image captioning model by using deep learning. You learn about the different components of an image captioning model, such as the encoder and decoder, and how to train and evaluate your model. By the end of this course, you will be able to create your own image captioning models and use them to generate captions for images

Докладніше

This course introduces you to the Transformer architecture and the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model. You learn about the main components of the Transformer architecture, such as the self-attention mechanism, and how it is used to build the BERT model. You also learn about the different tasks that BERT can be used for, such as text classification, question answering, and natural language inference.This course is estimated to take approximately 45 minutes to complete.

Докладніше

This course will introduce you to the attention mechanism, a powerful technique that allows neural networks to focus on specific parts of an input sequence. You will learn how attention works, and how it can be used to improve the performance of a variety of machine learning tasks, including machine translation, text summarization, and question answering. This course is estimated to take approximately 45 minutes to complete.

Докладніше

This course gives you a synopsis of the encoder-decoder architecture, which is a powerful and prevalent machine learning architecture for sequence-to-sequence tasks such as machine translation, text summarization, and question answering. You learn about the main components of the encoder-decoder architecture and how to train and serve these models. In the corresponding lab walkthrough, you’ll code in TensorFlow a simple implementation of the encoder-decoder architecture for poetry generation from the beginning.

Докладніше

This course introduces diffusion models, a family of machine learning models that recently showed promise in the image generation space. Diffusion models draw inspiration from physics, specifically thermodynamics. Within the last few years, diffusion models became popular in both research and industry. Diffusion models underpin many state-of-the-art image generation models and tools on Google Cloud. This course introduces you to the theory behind diffusion models and how to train and deploy them on Vertex AI.

Докладніше

Щоб отримати кваліфікаційний значок, пройдіть курси "Introduction to Generative AI", "Introduction to Large Language Models" й "Introduction to Responsible AI". Пройшовши завершальний тест, ви підтвердите, що засвоїли основні поняття, які стосуються генеративного штучного інтелекту. Кваліфікаційний значок – це цифровий значок від платформи Google Cloud, який свідчить, що ви знаєтеся на продуктах і сервісах Google Cloud. Щоб опублікувати кваліфікаційний значок, зробіть свій профіль загальнодоступним, а також додайте значок у профіль у соціальних мережах.

Докладніше

Це ознайомлювальний курс мікронавчання, який має пояснити, що таке відповідальне використання штучного інтелекту, чому воно важливе і як компанія Google реалізує його у своїх продуктах. Крім того, у цьому курсі викладено 7 принципів Google щодо штучного інтелекту.

Докладніше

У цьому ознайомлювальному курсі мікронавчання ви дізнаєтеся, що таке великі мовні моделі, де вони використовуються і як підвищити їх ефективність коригуванням запитів. Він також охоплює інструменти Google, які допоможуть вам створювати власні додатки на основі генеративного штучного інтелекту.

Докладніше

Це ознайомлювальний курс мікронавчання, який має пояснити, що таке генеративний штучний інтелект, як він використовується й чим відрізняється від традиційних методів машинного навчання. Він також охоплює інструменти Google, які допоможуть вам створювати власні додатки на основі генеративного штучногоінтелекту.

Докладніше

This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

Докладніше

Cloud Storage, Cloud Functions, and Cloud Pub/Sub are all Google Cloud Platform services that can be used to store, process, and manage data. All three services can be used together to create a variety of data-driven applications. In this skill badge you will use Cloud Storage to store images, Cloud Functions to process the images, and Cloud Pub/Sub to send the images to another application.

Докладніше

More than 90% of IT leaders say they're looking to grow their cloud environments in the next several years, yet more than 80% of those same leaders identified a lack of skills as a barrier to growth. This means that tech skills (particularly cloud skills!) are in high demand. Want to grow your skills and take advantage of the opportunity? Play now to get hands-on experience with Google Cloud. Each lab teaches and tests your growing tech skills, and sets you on the path to your first Google Cloud credential. No experience required.

Докладніше

This challenge lab tests your skills and knowledge from the labs in the Monitor and Manage Google Cloud Resources quest. You should be familiar with the content of labs before attempting this lab.

Докладніше