Gabung Login

iheb sliti

Menjadi anggota sejak 2020

Silver League

4700 poin
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep Earned Okt 6, 2024 EDT
Intro to ML: Image Processing Earned Nov 5, 2020 EST
Dasar Pengukuran: Infrastruktur Earned Nov 4, 2020 EST
Dasar-Dasar Developer Google Earned Nov 4, 2020 EST
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned Nov 4, 2020 EST
Machine Learning APIs Earned Okt 29, 2020 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned Okt 29, 2020 EDT
Mengimplementasikan Cloud Load Balancing untuk Compute Engine Earned Okt 28, 2020 EDT
BigQuery untuk Machine Learning Earned Okt 27, 2020 EDT
Pengantar ML: Pemrosesan Bahasa Earned Okt 23, 2020 EDT
Dasar pengukuran: Data, ML, AI Earned Okt 22, 2020 EDT
Kubernetes di Google Cloud Earned Agu 29, 2020 EDT
Dasar-Dasar Google Cloud Earned Apr 20, 2020 EDT
Dasar-Dasar Google Workspace Earned Mar 23, 2020 EDT

Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Data Engineer certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.

Pelajari lebih lanjut

Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.

Pelajari lebih lanjut

Jika Anda adalah developer cloud pemula yang mencari praktik langsung di luar Google Cloud Essentials, kursus ini cocok untuk Anda. Anda akan mendapatkan pengalaman praktis melalui lab yang mendalami Cloud Storage dan layanan aplikasi utama lainnya seperti Monitoring dan Cloud Functions. Anda akan mengembangkan keahlian berharga yang dapat diterapkan untuk inisiatif Google Cloud apa pun.

Pelajari lebih lanjut

Kursus tingkat pengantar ini menunjukkan kepada developer aplikasi cara ekosistem Google Cloud dapat membantu mereka membangun aplikasi berbasis cloud yang aman, skalabel, dan cerdas. Anda akan mempelajari cara mengembangkan dan menskalakan aplikasi tanpa menyiapkan infrastruktur, menjalankan analisis data, mendapatkan insight dari data, dan mengembangkan dengan API ML terlatih untuk memanfaatkan machine learning meskipun Anda bukan pakar Machine Learning. Anda juga akan merasakan integrasi yang lancar antara berbagai layanan dan API Google untuk membuat aplikasi cerdas.

Pelajari lebih lanjut

In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.

Pelajari lebih lanjut

It's no secret that machine learning is one of the fastest growing fields in tech, and Google Cloud has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning APIs by taking labs like Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API. Looking for a hands-on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? Enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

Pelajari lebih lanjut

TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.

Pelajari lebih lanjut

Selesaikan badge keahlian pengantar Mengimplementasikan Cloud Load Balancing untuk Compute Engine untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat dan men-deploy virtual machine di Compute Engine serta mengonfigurasi load balancer aplikasi dan jaringan.

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

Bukan rahasia lagi bahwa machine learning adalah salah satu bidang yang berkembang paling cepat di ranah teknologi, dan Google Cloud Platform telah berperan penting dalam memajukan pengembangannya. Dengan berbagai API, GCP memiliki alat untuk hampir semua tugas machine learning. Dalam kursus pengantar ini, Anda akan melakukan praktik langsung dengan machine learning sebagaimana diterapkan pada pemrosesan bahasa, melalui serangkaian lab yang akan memungkinkan Anda mengekstrak entity dari teks, melakukan analisis sentimen dan sintaksis, serta menggunakan Speech to Text API untuk melakukan transkripsi.

Pelajari lebih lanjut

Big data, machine learning, dan kecerdasan buatan menjadi topik komputasi yang populer saat ini, tetapi bidang tersebut sangat terspesialisasi dan materi pengantarnya sulit diperoleh. Untungnya, Google Cloud menyediakan layanan yang mudah digunakan dalam bidang tersebut, dan melalui kursus tingkat pengantar ini, Anda dapat mengambil langkah pertama dengan alat seperti BigQuery, Cloud Speech API, dan Video Intelligence.

Pelajari lebih lanjut

Kubernetes adalah sistem orkestrasi container paling populer, dan Google Kubernetes Engine dirancang secara khusus untuk mendukung deployment Kubernetes terkelola di Google Cloud. Dalam kursus tingkat lanjut ini, Anda akan mendapatkan praktik langsung dalam mengonfigurasi Image Docker, container, serta men-deploy aplikasi Kubernetes Engine yang sepenuhnya lengkap dan siap produksi. Kursus ini akan mengajari Anda keterampilan praktis yang diperlukan untuk mengintegrasikan orkestrasi container ke dalam alur kerja Anda sendiri. Apakah Anda sedang mencari challenge lab interaktif untuk menunjukkan keterampilan Anda dan menguji pengetahuan yang dimiliki? Setelah menyelesaikan kursus ini, selesaikan Challenge Lab tambahan di akhir kursus Men-deploy Aplikasi Kubernetes di Google Cloud untuk menerima badge digital eksklusif Google Cloud.

Pelajari lebih lanjut

Dalam kursus tingkat pemula ini, Anda akan mendapatkan praktik langsung dengan alat dan layanan dasar Google Cloud. Video opsional disediakan untuk memberikan konteks dan ulasan lebih lanjut mengenai konsep-konsep yang dibahas dalam lab ini. Dasar-Dasar Google Cloud adalah kursus pertama yang direkomendasikan bagi peserta kursus Google Cloud— Anda bisa mengikutinya dengan pengetahuan yang minim atau tanpa pengetahuan sama sekali tentang cloud, dan mendapatkan pengalaman praktis yang dapat diterapkan pada project Google Cloud pertama Anda setelah menyelesaikan kursus ini. Mulai dari menulis perintah Cloud Shell dan men-deploy virtual machine pertama Anda, hingga menjalankan aplikasi di Kubernetes Engine atau dengan load balancing, Dasar-Dasar Google Cloud merupakan pengantar utama untuk fitur dasar platform ini.

Pelajari lebih lanjut

Workspace adalah platform aplikasi kolaboratif Google yang dihadirkan melalui Google Cloud. Dalam kursus tingkat pengantar ini, Anda akan melakukan praktik langsung dengan aplikasi inti Workspace dari perspektif pengguna. Meskipun ada lebih banyak aplikasi dan komponen alat di Workspace selain yang dibahas di sini, Anda akan mendapatkan pengalaman menggunakan aplikasi utama: Gmail, Kalender, Spreadsheet, dan beberapa aplikasi lainnya. Setiap lab dapat diselesaikan dalam waktu 10-15 menit, namun disediakan waktu tambahan agar peserta dapat mengeksplorasi aplikasi-aplikasi tersebut secara mandiri dan bebas.

Pelajari lebih lanjut