Google Cloud AI Study Jam 2025 學習系列 22
看到挑戰實驗室就代表完成就有一張 Skill Budage 啦！
第四張 Skill Budage GET!
下面有我花了很多時間整理的「實作影片」和「快速指令」
有卡住的朋友基本上照著做一定可以完成喔！
GSP323 - Prepare Data for ML APIs on Google Cloud: Challenge Lab
▋這個 Challenge Lab 整合了 GCP 的資料處理流程和 AI API 應用，是個非常實用的綜合性實驗。你會學到如何將原始資料透過 Dataflow 處理後存到 BigQuery，然後用 Dataproc 進行分散式運算，最後再搭配 Speech-to-Text 和 Natural Language API 來處理多媒體和文字內容。
主要特色
➊ 完整的資料處理流水線：從 GCS 到 BigQuery 的 ETL 流程
➋ 分散式運算實作：使用 Dataproc 集群處理大數據
➌ AI API 整合：語音轉文字和自然語言處理
➍ 實戰技能培養：結合多項 GCP 服務的綜合應用
Lab實作
➊ Run a Simple Dataflow Job - 建立 ETL 資料處理流程
➋ Run a Simple Dataproc Job - 部署並執行 Spark 作業
➌ Use Google Cloud Speech-to-Text API - 語音檔案轉換為文字
➍ Use Cloud Natural Language API - 分析文字實體和情感
這個 Challenge Lab 雖然有點複雜，但只要跟著步驟做，每個任務都有明確的檢查點。特別是資料處理的部份，學會了就能應用在很多真實世界的場景中！
𝕂𝕖𝕖𝕡 𝕝𝕖𝕒𝕣𝕟𝕚𝕟𝕘. 𝕂𝕖𝕖𝕡 𝕙𝕒𝕔𝕜𝕚𝕟𝕘!
快速指令
GSP323 - Prepare Data for ML APIs on Google Cloud: Challenge Lab
GSP323 - Prepare Data for ML APIs on Google Cloud: Challenge Lab Task 0:Initial Setup Set Environment Variables export REGION=”″ export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe ”$PROJECT_ID” --format=“json” | jq -r ‘.projectNumber’) # Set re…
