Gabung Login

jose ignacio castro reyes

Menjadi anggota sejak 2024

Diamond League

41540 poin
Menggabungkan Semuanya: Bersiap untuk Pekerjaan sebagai Analis Data Cloud Earned Nov 17, 2025 EST
Kekuatan Bercerita: Cara Memvisualisasikan Data di Cloud Earned Nov 17, 2025 EST
Transformasi Data di Cloud Earned Nov 17, 2025 EST
Pengelolaan dan Penyimpanan Data di Cloud Earned Nov 17, 2025 EST
Pengantar Analisis Data di Google Cloud Earned Nov 17, 2025 EST
Mendapatkan Insight dari Data BigQuery Earned Mei 14, 2025 EDT
BigQuery for Data Analysts Earned Mei 5, 2025 EDT
Menganalisis Data BigQuery di Spreadsheet yang Terhubung Earned Mei 4, 2025 EDT
BigQuery untuk Machine Learning Earned Mei 4, 2025 EDT
Men-streaming Analytics ke BigQuery Earned Mei 4, 2025 EDT
Membangun dan Men-Deploy Solusi Machine Learning di Vertex AI Earned Jan 13, 2025 EST
Production Machine Learning Systems Earned Jan 12, 2025 EST
Data Management and Storage in the Cloud Earned Jan 11, 2025 EST
[DEPRECATED] Feature Engineering Earned Nov 16, 2024 EST
Data Transformation in the Cloud Earned Nov 11, 2024 EST
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud Earned Nov 11, 2024 EST
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job Earned Nov 11, 2024 EST
Pengantar AI dan Machine Learning di Google Cloud Earned Nov 10, 2024 EST
Working with Notebooks in Vertex AI Earned Nov 9, 2024 EST
MLOps with Agent Platform: Manage Features Earned Nov 9, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned Nov 9, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps) dengan Vertex AI: Evaluasi Model Earned Nov 9, 2024 EST
ML Pipelines on Google Cloud Earned Nov 9, 2024 EST
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned Nov 1, 2024 EDT
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned Okt 21, 2024 EDT

Ini adalah kursus kelima dari lima kursus dalam Sertifikat Analisis Data Google Cloud. Dalam kursus ini, Anda akan menggabungkan dan menerapkan pengetahuan serta keterampilan dasar dari kursus 1 sampai 4 dalam project akhir praktis yang berfokus pada project siklus proses data secara keseluruhan. Anda akan mempraktikkan penggunaan alat berbasis cloud untuk mengumpulkan, menyimpan, memproses, menganalisis, memvisualisasikan, dan mengomunikasikan insight data secara efektif. Pada akhir kursus, Anda akan menyelesaikan project yang menunjukkan kemahiran Anda dalam menyusun data secara efektif dari berbagai sumber, mempresentasikan solusi kepada berbagai pemangku kepentingan, dan memvisualisasikan insight data menggunakan software berbasis cloud. Anda juga akan memperbarui resume Anda dan mempraktikkan teknik wawancara untuk membantu mempersiapkan diri melamar pekerjaan dan menghadapi wawancara.

Pelajari lebih lanjut

Ini adalah kursus keempat dari lima kursus dalam Sertifikat Analisis Data Google Cloud. Dalam kursus ini, Anda akan berfokus pada pengembangan keterampilan dalam lima tahap utama visualisasi data di cloud: bercerita, membuat perencanaan, melakukan eksplorasi data, membuat visualisasi, dan berbagi data dengan orang lain. Anda juga akan mendapatkan pengalaman menggunakan keterampilan UI/UX untuk membuat wireframe visualisasi berbasis cloud yang berdampak dan bekerja dengan alat visualisasi data berbasis cloud untuk mengeksplorasi set data, membuat laporan, serta membangun dasbor yang mendorong keputusan dan meningkatkan kolaborasi.

Pelajari lebih lanjut

Ini adalah kursus ketiga dari lima kursus dalam Sertifikat Analisis Data Google Cloud. Dalam kursus ini, Anda akan memulai dengan mendapatkan ringkasan tentang perjalanan data, mulai dari pengumpulan hingga insight. Kemudian Anda akan mempelajari cara menggunakan SQL untuk mengubah data mentah menjadi format yang dapat digunakan. Selanjutnya, Anda akan mempelajari cara mengubah volume data yang besar menggunakan pipeline data. Terakhir, Anda akan memperoleh pengalaman dalam menerapkan strategi transformasi pada set data yang nyata untuk memenuhi kebutuhan bisnis.

Pelajari lebih lanjut

Ini adalah kursus kedua dari lima kursus dalam Sertifikat Analisis Data Google Cloud. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara data disusun dan diatur. Anda akan mendapatkan pengalaman langsung dalam mengelola arsitektur lakehouse data dan komponen cloud seperti BigQuery, Google Cloud Storage, dan Dataproc untuk menyimpan, menganalisis, serta memproses set data besar secara efisien.

Pelajari lebih lanjut

Ini adalah kursus pertama dari lima kursus dalam Sertifikat Analisis Data Google Cloud. Dalam kursus ini, Anda akan mendefinisikan bidang analisis data cloud dan menjelaskan peran serta tanggung jawab seorang analis data cloud terkait akuisisi, penyimpanan, pemrosesan, dan visualisasi data. Anda akan mempelajari arsitektur alat berbasis Google Cloud, seperti BigQuery dan Cloud Storage, serta cara penggunaannya untuk menyusun, menampilkan, dan melaporkan data secara efektif.

Pelajari lebih lanjut

Selesaikan badge keahlian pengantar Mendapatkan Insight dari Data BigQuery untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: menulis kueri SQL, membuat kueri tabel publik, memuat sampel data ke dalam BigQuery, memecahkan masalah error sintaksis umum dengan validator kueri di BigQuery, dan membuat laporan di Data Studio dengan menghubungkannya ke data BigQuery.

Pelajari lebih lanjut

This course is designed for data analysts who want to learn about using BigQuery for their data analysis needs. Through a combination of videos, labs, and demos, we cover various topics that discuss how to ingest, transform, and query your data in BigQuery to derive insights that can help in business decision making.

Pelajari lebih lanjut

Selesaikan badge keahlian Menganalisis Data BigQuery di Spreadsheet yang Terhubung untuk menunjukkan bahwa Anda dapat menggunakan Spreadsheet yang Terhubung untuk mengakses, menganalisis, memvisualisasi, dan membagikan miliaran baris data BigQuery dari spreadsheet Google Spreadsheet Anda.

Pelajari lebih lanjut

Ingin membangun model ML dalam hitungan menit, bukan jam, hanya dengan menggunakan SQL? BigQuery ML memperluas akses machine learning dengan memungkinkan analis data membuat, melatih, mengevaluasi, dan memprediksi sesuatu dengan model machine learning menggunakan alat serta keterampilan SQL yang ada. Dalam rangkaian lab ini, Anda akan bereksperimen dengan beragam jenis model dan mempelajari ciri-ciri model yang baik.

Pelajari lebih lanjut

Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Men-streaming Analytics ke BigQuery, tempat Anda menggunakan Pub/Sub, Dataflow, dan BigQuery secara bersamaan untuk melakukan streaming data untuk analisis.

Pelajari lebih lanjut

Dapatkan badge keahlian tingkat menengah dengan menyelesaikan kursus Membangun dan Men-Deploy Solusi Machine Learning di Vertex AI, tempat Anda akan belajar cara menggunakan platform Vertex AI Google Cloud, AutoML, dan layanan pelatihan kustom untuk melatih, mengevaluasi, menyesuaikan, menjelaskan, serta men-deploy model machine learning. Kursus badge keahlian ini diperuntukkan bagi Data Scientist dan Engineer Machine Learning profesional. Badge keahlian adalah badge digital eksklusif yang diberikan oleh Google Cloud sebagai pengakuan atas kemahiran Anda dalam menggunakan produk dan layanan Google Cloud serta menguji kemampuan Anda dalam menerapkan pengetahuan di lingkungan praktis yang interaktif. Selesaikan Badge keahlian ini, dan challenge lab penilaian akhir, untuk menerima badge digital yang dapat Anda bagikan ke jaringan Anda.

Pelajari lebih lanjut

This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators. This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.

Pelajari lebih lanjut

This is the second of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll explore how data is structured and organized. You’ll gain hands-on experience with the data lakehouse architecture and cloud components like BigQuery, Google Cloud Storage, and DataProc to efficiently store, analyze, and process large datasets.

Pelajari lebih lanjut

This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.

Pelajari lebih lanjut

This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.

Pelajari lebih lanjut

This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.

Pelajari lebih lanjut

This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.

Pelajari lebih lanjut

Kursus ini memperkenalkan kemampuan AI dan machine learning (ML) Google Cloud, dengan fokus pada pengembangan project AI generatif dan prediktif. Kursus ini akan membahas berbagai teknologi, produk, dan alat yang tersedia di seluruh siklus proses data ke AI, yang memberdayakan data scientist, developer AI, dan engineer ML untuk meningkatkan keahlian mereka melalui latihan interaktif.

Pelajari lebih lanjut

This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.

Pelajari lebih lanjut

This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Learners will get hands-on practice using Agent Platform Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.

Pelajari lebih lanjut

This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.

Pelajari lebih lanjut

Kursus ini membekali para praktisi machine learning dengan alat, teknik, dan praktik terbaik penting untuk mengevaluasi model AI generatif dan prediktif. Evaluasi model adalah disiplin ilmu yang sangat penting untuk memastikan sistem ML memberikan hasil yang andal, akurat, dan berperforma tinggi dalam produksi. Peserta akan mendapatkan pemahaman yang mendalam mengenai berbagai metrik evaluasi, metodologi, dan penerapannya yang sesuai di berbagai jenis model dan tugas. Kursus ini akan berfokus pada tantangan unik yang dibuat oleh model AI generatif dan memberikan strategi untuk mengatasinya secara efektif. Dengan memanfaatkan platform Vertex AI di Google Cloud, para peserta akan belajar cara mengimplementasikan proses evaluasi yang kuat untuk melakukan pemilihan, pengoptimalan, dan pemantauan berkelanjutan pada model.

Pelajari lebih lanjut

In this course, you will be learning from ML Engineers and Trainers who work with the state-of-the-art development of ML pipelines here at Google Cloud. The first few modules will cover about TensorFlow Extended (or TFX), which is Google’s production machine learning platform based on TensorFlow for management of ML pipelines and metadata. You will learn about pipeline components and pipeline orchestration with TFX. You will also learn how you can automate your pipeline through continuous integration and continuous deployment, and how to manage ML metadata. Then we will change focus to discuss how we can automate and reuse ML pipelines across multiple ML frameworks such as tensorflow, pytorch, scikit learn, and xgboost. You will also learn how to use another tool on Google Cloud, Cloud Composer, to orchestrate your continuous training pipelines. And finally, we will go over how to use MLflow for managing the complete machine learning life cycle.

Pelajari lebih lanjut

This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.

Pelajari lebih lanjut

Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer (PMLE) certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.

Pelajari lebih lanjut