Step 1
選擇你的起點
先選平台實作，或 AI 導入。
先練平台實作
部署、權限、網路與除錯是你現在的重點。
先懂 AI 導入
你更關注 use case、模型選型、治理與策略。
Cloud Career Blueprint
GCP 認證學習路線
先選起點，再往上走。
閱讀重點
起點 → 能力 → 架構。
起點選擇 2 條路線
主敘事 3 個步驟
整體週期 10-18 週
AI 陪伴學習
Nimbus 教練追蹤你的進度、設定目標、主動提醒。收藏文章稍後閱讀，學習不中斷。
Step 2
把知識變成可遷移的能力
重點不是背服務，是先能上手工作。
Cloud Foundation 6-8 週 / 初級
Associate Cloud Engineer (ACE)
先練部署、管理與維運。
適合誰
- 雲端新手
- 平台工程起步
- 想先打穩基本功
先建立什麼能力
- 會部署與排查
- 會做基本平台運維
Compute EngineGKECloud StorageIAMVPC
查看課程結構
- 1 雲端環境與 GCP 核心觀念先建立 account、project、billing 與資源模型的基本認知。
- 2 運算與部署實作用 Compute Engine、GKE、Cloud Run 理解不同運算模型與部署方式。
- 3 儲存、網路與存取控制掌握 Cloud Storage、VPC、IAM 的核心操作與常見限制。
- 4 維運與考題場景把監控、除錯、權限與考試常見決策題串成實務脈絡。
AI Strategy 4-6 週 / 中級 / $99 USD
Generative AI Leader
先練模型策略、導入與治理。
適合誰
- PM / 顧問 / 技術主管
- AI 轉型角色
- 想先懂導入
先建立什麼能力
- 會做導入判斷
- 會看 use case 與 ROI
Vertex AIGeminiModel GardenResponsible AI
查看課程結構
- 1 生成式 AI 全局觀從基礎模型、推論成本到常見 AI 應用場景，先建立全貌。
- 2 Google Cloud AI 產品地圖釐清 Vertex AI、Gemini、Model Garden 與 AI Studio 各自角色。
- 3 Prompt 與模型策略掌握提示設計、模型選型與常見限制的應對方式。
- 4 企業導入與治理把 use case、資料治理、Responsible AI 與組織推進串成導入框架。
Step 3
升級到架構決策
開始做取捨時，就該往 PCA 走。
Architecture Mastery 8-12 週 / 中高級 / $200 USD
Professional Cloud Architect (PCA)
這一步開始練架構取捨、選型與案例判斷。
你會升級的能力
- 把服務知識整合成決策流程
- 把需求翻成可落地架構
Solution DesignMigrationSecurityReliability
- 你已經不只在問「這個服務怎麼用」，而是在問「為什麼這樣選型」。
- 你開始需要平衡成本、可靠性、安全與團隊交付速度。
- 你想把單點服務知識升級成系統級的架構判斷能力。
查看課程結構
- 1 架構設計方法論從商業需求、限制條件到技術藍圖，建立完整決策流程。
- 2 運算、儲存與網路選型跨 Compute Engine、GKE、Cloud Run、Spanner 等核心服務做取捨。
- 3 安全、合規與身份治理用最小權限、資料保護與邊界治理去設計可落地的架構。
- 4 遷移規劃與混合雲架構理解地端到雲端、混合雲與現代化改造的典型路徑。
- 5 可靠性工程與案例實戰用 SLO / SLI、災難復原與案例題訓練系統級思考。
PCA 課程編寫中，留下 Email
Outcome
最後你會帶走什麼
不只考過，也知道下一步往哪裡走。
平台工程 / DevOps
把平台基本功串成穩定交付能力。
Solution Architect
具備選型、權衡與系統設計能力。
AI 顧問 / 產品導向角色
把 AI 能力轉成導入策略與商業場景。