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Carime Favaro

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青铜联赛

8610 积分
Getting Started with Terraform for Google Cloud Earned Nov 29, 2023 EST
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing Earned Nov 5, 2023 EST
Google Cloud 必備知識 Earned Nov 3, 2023 EDT
彈性的 Google Cloud 基礎架構：資源調度與自動化 Earned Oct 18, 2023 EDT
開始使用 Google Kubernetes Engine Earned Oct 10, 2023 EDT
重要的 Google Cloud 基礎架構：核心服務 Earned Feb 14, 2023 EST
重要的 Google Cloud 基礎架構：基本概念 Earned Jan 31, 2023 EST
Google Cloud 基礎知識：核心基礎架構 Earned Dec 7, 2022 EST
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey Earned Oct 18, 2022 EDT
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned Jun 14, 2022 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned May 11, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Apr 28, 2022 EDT

This course provides an introduction to using Terraform for Google Cloud. It enables learners to describe how Terraform can be used to implement infrastructure as code and to apply some of its key features and functionalities to create and manage Google Cloud infrastructure. Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources using Terraform.

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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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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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這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務。這堂課結合了視訊講座、示範和實作研究室，可讓參加人員探索及部署解決方案元素，包括安全地建立互連網路、負載平衡、自動調度資源、基礎架構自動化，以及代管服務。

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歡迎參加「開始使用 Google Kubernetes Engine」課程。Kubernetes 是位於應用程式和硬體基礎架構之間的軟體層。如果您對這項技術感興趣，這堂課程可以滿足您的需求。有了 Google Kubernetes Engine，您就能在 Google Cloud 中以代管服務的形式使用 Kubernetes。 本課程的目標在於介紹 Google Kubernetes Engine (常簡稱為 GKE) 的基本概念，以及如何將應用程式容器化，以便在 Google Cloud 中執行。課程首先會初步介紹 Google Cloud，隨後簡介容器、Kubernetes、Kubernetes 架構和 Kubernetes 作業。

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這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務，並將重點放在 Compute Engine。這堂課程結合了視訊講座、示範和實作研究室，可讓參加人員探索及部署解決方案元素，例如網路、系統和應用程式服務等基礎架構元件。另外，這堂課也會介紹如何部署實用的解決方案，包括客戶提供的加密金鑰、安全性和存取權管理機制、配額與帳單，以及資源監控功能。

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這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務，尤其側重於 Compute Engine。這堂課程結合了視訊講座、示範和實作研究室，可讓參加人員探索及部署解決方案元素，例如網路、虛擬機器和應用程式服務等基礎架構元件。您會瞭解如何透過控制台和 Cloud Shell 使用 Google Cloud。另外，您也能瞭解雲端架構師的職責、基礎架構設計方法，以及具備虛擬私有雲 (VPC)、專案、網路、子網路、IP 位址、路徑和防火牆規則的虛擬網路設定。

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「Google Cloud 基礎知識：核心基礎架構」介紹了在使用 Google Cloud 時會遇到的重要概念和術語。本課程會透過影片和實作實驗室，介紹並比較 Google Cloud 的多種運算和儲存服務，同時提供重要的資源和政策管理工具。

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This course helps you structure your preparation for the Associate Cloud Engineer exam. You will learn about the Google Cloud domains covered by the exam and how to create a study plan to improve your domain knowledge.

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In this intermediate course, you will learn to design, build, and optimize robust batch data pipelines on Google Cloud. Moving beyond fundamental data handling, you will explore large-scale data transformations and efficient workflow orchestration, essential for timely business intelligence and critical reporting. Get hands-on practice using Dataflow for Apache Beam and Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) for implementation, and tackle crucial considerations for data quality, monitoring, and alerting to ensure pipeline reliability and operational excellence. A basic knowledge of data warehousing, ETL/ELT, SQL, Python, and Google Cloud concepts is recommended.

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While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.

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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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