Navnirman Singh
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Complete the introductory Migrate MySQL Data to Cloud SQL Using Database Migration Service skill badge course to demonstrate skills in the following: migrating MySQL data to Cloud SQL using different job types and connectivity options available in Database Migration Service and migrating MySQL user data when running Database Migration Service jobs.
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。
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.
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.
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.
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 Dataproc 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。
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。
本課程會介紹 Vertex AI Studio。您可以運用這項工具和生成式 AI 模型互動、根據商業構想設計原型,並投入到正式環境。透過身歷其境的應用實例、有趣的課程及實作實驗室,您將能探索從提示到正式環境的生命週期,同時學習如何將 Vertex AI Studio 運用在多模態版 Gemini 應用程式、提示設計、提示工程和模型調整。這個課程的目標是讓您能運用 Vertex AI Studio,在專案中發揮生成式 AI 的潛能。
本課程說明如何使用深度學習來建立圖像說明生成模型。您將學習圖像說明生成模型的各個不同組成部分,例如編碼器和解碼器,以及如何訓練和評估模型。在本課程結束時,您將能建立自己的圖像說明生成模型,並使用模型產生圖像說明文字。
本課程概要說明解碼器與編碼器的架構,這種強大且常見的機器學習架構適用於序列對序列的任務,例如機器翻譯、文字摘要和回答問題。您將認識編碼器與解碼器架構的主要元件,並瞭解如何訓練及提供這些模型。在對應的研究室逐步操作說明中,您將學習如何從頭開始使用 TensorFlow 寫程式,導入簡單的編碼器與解碼器架構來產生詩詞。
本課程將介紹擴散模型,這是一種機器學習模型,近期在圖像生成領域展現亮眼潛力。概念源自物理學,尤其深受熱力學影響。過去幾年來,在學術界和業界都是炙手可熱的焦點。在 Google Cloud 中,擴散模型是許多先進圖像生成模型和工具的基礎。課程將介紹擴散模型背後的理論,並說明如何在 Vertex AI 上訓練和部署這些模型。
完成「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」和「Introduction to Responsible AI」課程,即可獲得技能徽章。通過最終測驗,就能展現您對生成式 AI 基本概念的掌握程度。 「技能徽章」是 Google Cloud 核發的數位徽章,用於表彰您對 Google Cloud 產品和服務的相關知識。您可以將技能徽章公布在社群媒體的個人資料中,向其他人分享您的成果。
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。
探索生成式 AI - Vertex AI 課程包含一系列實驗室,幫助您瞭解 如何在 Google Cloud 使用生成式 AI。透過實驗室,您將瞭解 如何使用 Vertex AI PaLM API 系列模型,包括 text-bison、chat-bison、 和 textembedding-gecko。您也會瞭解提示設計、最佳做法、 以及這些模型如何用於構思、文字分類、文字擷取、文字 摘要等。您也會瞭解如何透過 Vertex AI 自訂訓練功能調整基礎模型, 並將模型部署至 Vertex AI 端點。
這堂課程將說明變換器架構,以及基於變換器的雙向編碼器表示技術 (BERT) 模型,同時帶您瞭解變換器架構的主要組成 (如自我注意力機制) 和如何用架構建立 BERT 模型。此外,也會介紹 BERT 適用的各種任務,像是文字分類、問題回答和自然語言推論。課程預計約 45 分鐘。
本課程將介紹注意力機制,說明這項強大技術如何讓類神經網路專注於輸入序列的特定部分。此外,也將解釋注意力的運作方式,以及如何使用注意力來提高各種機器學習任務的成效,包括機器翻譯、文字摘要和回答問題。
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。
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。
The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.
This course explores what ML is and what problems it can solve. The course also discusses best practices for implementing machine learning. You’re introduced to Vertex AI, a unified platform to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models. The course discusses the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why it’s important to not skip them. The course ends with recognizing the biases that ML can amplify and how to recognize them.
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.
完成 透過 Vertex AI 建構及部署機器學習解決方案 課程,即可瞭解如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI 平台、AutoML 和自訂訓練服務, 訓練、評估、調整、解釋及部署機器學習模型。 這個技能徽章課程適合專業數據資料學家和機器學習 工程師,完成即可取得中階技能徽章。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通程度, 代表您已通過測驗,能在互動式實作環境應用相關知識。完成這個技能徽章課程 和結業評量挑戰實驗室,就能獲得數位徽章, 並與親友分享。