承繼前篇行銷小白到數位證照上手： 2025 Google 數位人才探索計畫，這次來說說在 Google Cloud 學程中，從一直撞牆到搞懂驗證原理的過程。
常聽到「雲端」、「AI」、「大數據」這些詞，但真正去實作，才發現跟自己想像有所不同。
這次參加「Google 數位人才探索計畫」中的 Google Cloud 學程，從懵懂的概念，到能跑完幾個完整的 lab 環境、通過認證，過程中踩了不少雷，也學到不少。學程內容是什麼？
課程內容主要是由 Google Cloud Skills Boost 平台提供，學習雲端基礎架構與AI開發，涵蓋基礎雲端知識、AI 基礎應用、機器學習、BigQuery、GKE（Kubernetes）、Firebase 等常見雲端開發與資料處理工具。
計畫亮點
整個學程大致分為以下幾個區塊：
- Google Cloud Essentials：認識 GCP 架構與常用服務。
- Cloud Engineer Learning Path：逐步學習 VM 建立、IAM 權限管理、Cloud Shell 操作。
- AI & ML Foundations：簡介機器學習流程與 Vertex AI 實作。
- BigQuery 基礎應用：從 SQL 查詢到大型資料集分析。
- Firebase 應用建置：快速架站與部署。
每個單元都有搭配 Qwiklabs 的 lab 實作，完成後會給予徽章（badge），最終完成所有課程後則可申請數位證書。
最大挑戰：Lab 實作驗證「無法通過」
其實課程中最讓人心煩的是，每個 Lab 完成後需要進行驗證機制，但會發現即使你每個步驟都照做完成了，驗證還是過不了。
Lab 實作驗證一直失敗
舉例：
- 明明開好了 VM，也設定正確範圍，還是被判定「未完成」。
- BigQuery 查詢語法執行正確，卻顯示「找不到資料表」。
- Firebase 設定好 deploy，驗證卻無法確認網站存在。
後來碰巧在某場活動中遇到 Google 講師，才知道問題可能出在——Lab 系統的驗證，是根據英文操作介面設計的。也就是說，如果你的 Google Cloud 預設語言是中文，或者在操作過程是使用中文進行，很多步驟即使做對也無法被驗證通過。
這解釋了我之前在 Chrome 頁面操作一切順利，但系統還是判斷錯誤的原因。
解法建議：
- 進入 lab 前先切換 Google Cloud Platform 語言為英文，且進行實作時使用英文。
- 確保使用 Google Cloud 提供的 lab 專屬帳號登入（不要用自己的帳號操作）。
- 每完成一個步驟就點一次「Check my progress」，可即時知道哪邊有問題。
- 遇到 bug，Google Cloud Community 是不錯的解答地點，也可以寫信回課程 email 請求支援。
善用工具與找對平台解決問題
雖然是基礎雲端基礎架構與AI開發課程，但因為有LAB實作的部分，初學者很容易會遇到很多問題，卻不知該從何處下手解決的窘境。
我一開始也是跌跌撞撞，做筆記去實作卻一次又一次卡關，覺得相當心煩。後來透過爬找各類文章、官方 Gmail 詢問、請教 Google 講師，來回調整試錯才一步步完成課程。
詢問官方Gmail
推薦對象 & 建議：
這門課程非常適合：
- 想對雲端開發有基礎概念的人
- 有意轉職資料工程、雲端架構、ML 領域的初學者
- 願意花時間操作、不怕錯誤與 debug 的實作型學習者
如果你也準備參加，建議：
- 把握限時免費 Lab 的資源，多實作嘗試，重要觀念就會自然被你記住。
- 語言務必切換成英文，這真的是過驗證的關鍵之一。
- 遇到錯誤，善用論壇、YouTube、 GCP 文件，多試幾次就能解決。
結語
在這個 AI 工具一波波爆發的時代，很多人焦慮「會被取代」、「技術變太快跟不上」，但我覺得比起害怕被淘汰，更該問自己的是——有沒有持續學習的能力？
這次的 Google Cloud 學程，對我來說是一個重新認識科技、理解工具邏輯的過程，也讓我明白，在技術蓬勃發展的世代，不可能每樣技術都要追逐都得掌握，重要的是要能保持願意去學、去試的熱忱。
別讓 AI 熱潮帶來的焦慮佔據你對未來的想像，不確定性本來就是未來的一部分，但持續學習的人，才有能力為自己創造更多選擇。所以別擔心起步晚，也不用羨慕別人跑多快，找到一個你願意開始的點，然後走下去，這才是關鍵。
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