Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Mempelajari AI Generatif di Agent Platform untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: pembuatan teks, analisis gambar dan video untuk peningkatan kualitas pembuatan konten, serta penerapan teknik panggilan fungsi dalam Gemini API. Temukan cara memanfaatkan teknik Gemini yang canggih, menjelajahi pembuatan konten multimodal, dan memperluas kemampuan project yang didukung AI.
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Mengembangkan Aplikasi GenAI dengan Gemini dan Streamlit untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat teks, menerapkan panggilan fungsi dengan Python SDK dan Gemini API, serta men-deploy aplikasi Streamlit dengan Cloud Run. Anda akan mempelajari berbagai cara memberikan perintah kepada Gemini untuk membuat teks, menggunakan Cloud Shell untuk menguji dan melakukan iterasi pada aplikasi Streamlit, lalu mengemasnya sebagai container Docker yang di-deploy di Cloud Run.
Menyelesaikan badge keahlian tingkat menengah Menginspeksi Dokumen Multimedia dengan Multimodalitas Gemini dan RAG Multimodal untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut ini: menggunakan prompt multimodal untuk mengekstrak informasi dari data teks dan visual dengan menghasilkan deskripsi video, dan mengambil informasi tambahan di luar video menggunakan multimodalitas dengan Gemini; membangun metadata dokumen yang berisi teks dan gambar dengan mendapatkan semua potongan teks yang relevan, dan mencetak kutipan dengan menggunakan Multimodal Retrieval Augmented Generation (RAG) dengan Gemini.
Selesaikan badge keahlian pengantar Membangun Aplikasi AI yang Bermanfaat dengan Gemini dan Imagen untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: pengenalan citra, natural language processing, pembuatan gambar menggunakan model Gemini dan Imagen Google yang canggih, serta men-deploy aplikasi di platform Vertex AI.
Selesaikan badge keahlian pengantar Desain Perintah dalam Agent Platform untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: rekayasa perintah, analisis gambar, dan teknik generatif multimodal, dalam Agent Platform. Pelajari cara membuat perintah yang efektif, memandu output AI generatif, dan menerapkan model Gemini dalam skenario pemasaran di dunia nyata.
Selesaikan badge keahlian pengantar Memantau dan Mengelola Resource Google Cloud untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: memberikan dan mencabut izin IAM; menginstal agen logging serta pemantauan; membuat, men-deploy, dan menguji fungsi Cloud Run berbasis peristiwa.
Welcome to Qwiklabs Trivia for August! Each week, we will release a new set of questions to test your knowledge. You will have opportunities to play throughout the month. Give your career a boost with hands-on experience on GCP and partner services and earn the August badge.
Earn a skill badge by completing the Automate Interactions with Contact Center AI quest, where you will learn about the features of Contact Center AI, including how to Build a virtual agent, Design conversation flows for your virtual agent; Add a phone gateway to your virtual agent; Use Dialogflow for troubleshooting; Review logs and debug your virtual agent. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
Dapatkan Badge Keahlian dengan menyelesaikan kursus Membangun Aplikasi Berbasis Peristiwa dengan Eventarc. Dalam kursus ini, Anda akan menggunakan Eventarc untuk membuat pemicu peristiwa di berbagai resource, termasuk topik Pub/Sub dan bucket Cloud Storage.
Cloud Storage, Cloud Functions, dan Cloud Pub/Sub adalah layanan Google Cloud Platform yang dapat digunakan untuk menyimpan, memproses, dan mengelola data. Ketiga layanan dapat digunakan bersama untuk membuat berbagai aplikasi berbasis data. Dalam badge keahlian ini, Anda akan menggunakan Cloud Storage untuk menyimpan gambar, Cloud Functions untuk memproses gambar, dan Cloud Pub/Sub untuk mengirim gambar ke aplikasi lain.
Selesaikan badge keahlian pengantar Menggunakan API untuk Mengelola Cloud Storage untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: menggunakan API, termasuk Cloud Storage API, untuk mengelola resource Cloud Storage.
Selesaikan badge keahlian pengantar Menyiapkan Data untuk Dasbor dan Laporan Looker untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: memfilter, mengurutkan, dan melakukan pivot pada data; menggabungkan hasil dari sejumlah Eksplorasi Looker; serta menggunakan fungsi dan operator untuk membangun dasbor dan laporan Looker untuk analisis dan visualisasi data.
Dapatkan badge keahlian Pengantar dengan menyelesaikan kursus Membangun Aplikasi Serverless dengan Cloud Run Functions, yang akan membahas cara menggunakan Cloud Run Functions melalui Konsol Google Cloud dan command line. Badge keahlian akan memvalidasi pengetahuan praktis Anda terkait produk tertentu melalui lab interaktif dan penilaian tantangan. Dapatkan badge dengan menyelesaikan kursus atau langsung ikuti Challenge Lab untuk mendapatkan badge Anda hari ini. Badge membuktikan kemahiran Anda, meningkatkan profil profesional Anda, dan pada akhirnya membantu meningkatkan peluang karier Anda. Buka profil Anda untuk memantau badge yang telah Anda peroleh.
Dapatkan badge keahlian pengantar dengan menyelesaikan kursus Mengotomatiskan Pengambilan Data Berskala Besar dengan Document AI. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara mengekstrak, memproses, dan mengambil data menggunakan Document AI.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus badge keahlian Menggunakan Google Cloud Speech API, yang membahas cara membuat permintaan Speech-to-Text API, mentranskripsikan ucapan audio menjadi teks, dan mentranskripsikan ucapan.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Pembuatan Aplikasi dengan AppSheet. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara membangun, mengonfigurasi, dan memublikasikan aplikasi menggunakan AppSheet.
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.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan quest Menganalisis Sentimen dengan Natural Language API, yang mempelajari cara API memperoleh sentimen dari teks.
Recently, a McKinsey report found that Generative AI could add up to $4.4 trillion a year to the global economy, signaling an imminent surge in the demand for GenAI professionals. Now is the perfect time to get a head start and gain hands-on experience with Google Cloud's powerful GenAI tools and techniques, carefully designed to enhance your tech skills and set you on a promising course. Play now to be at the forefront of innovation, shaping the future with GenAI and earning your first Google Cloud GenAI game badge!
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Menganalisis Ucapan dan Bahasa dengan Google API, tempat Anda mempelajari cara menggunakan API Natural Language and Speech dalam konteks nyata.
Dapatkan badge keahlian tingkat lanjut dengan menyelesaikan kursus tentang Menggunakan API Machine Learning di Google Cloud yang membahas fitur dasar machine learning dan dan teknologi AI berikut: Cloud Vision API, Cloud Translation API, dan Cloud Natural Language API.
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.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus badge keahlian Menerapkan Solusi Cloud Storage dan Perlindungan Data, tempat Anda mempelajari cara membuat bucket Cloud Storage, cara menggunakan command line Cloud Storage, dan cara menggunakan Kunci Bucket untuk melindungi objek di bucket.
For organisations to thrive in the digital world, it is important for them to have secured networks to protect sensitive data, prevent cyber threats and maintain customer trust. Learn the principles of network design, security and management and integrating BigQuery Data and Google Workspace using Apps Script. Gain hands-on experience with labs carefully designed to nurture and assess your tech skills and set you on a course to earn your first Google Cloud credential.
Dapatkan Lencana Keahlian dengan menyelesaikan kursus Menerapkan Solusi Ucapan dan Bahasa dengan API Terlatih, di mana Anda belajar cara menggunakan alat API terkait ucapan untuk mensintesis dan mentranskripsi ucapan.
Dapatkan badge keahlian pengantar dengan menyelesaikan kursus badge keahlian Membangun Situs di Google Cloud. Kursus ini didasarkan pada serial Get Cooking in Cloud dan mencakup:Men-deploy situs di Cloud RunMenghosting aplikasi web di Compute EngineMembuat, men-deploy, dan menskalakan situs Anda di Google Kubernetes EngineBermigrasi dari aplikasi monolitik ke arsitektur microservice menggunakan Cloud Build
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Membangun Jaringan Google Cloud yang Aman yang membahas resource yang terkait dengan beberapa jaringan untuk membangun, menskalakan, dan mengamankan aplikasi Anda di Google Cloud.
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Rekayasa Data untuk Pembuatan Model Prediktif dengan BigQuery ML untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: membangun pipeline transformasi data ke BigQuery dengan Dataprep by Trifacta; menggunakan Cloud Storage, Dataflow, dan BigQuery untuk membangun alur kerja ekstrak, transformasi, dan pemuatan (ETL); serta membangun model machine learning menggunakan BigQuery ML.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Melakukan Pengembangan dengan Apps Script dan AppSheet, kursus badge keahlian, tempat Anda mempelajari cara membuat bot chat dan cara menggunakan editor skrip di dokumen apa pun.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus tentang pengantar Mengintegrasikan Data BigQuery dan Google Workspace Menggunakan Apps Script untuk menunjukkan keterampilan dalam menghubungkan produk Workspace dengan BigQuery melalui AppSheet.
Dapatkan badge keahlian Pengantar dengan menyelesaikan kursus Mengonfigurasi Akun Layanan dan Peran IAM untuk Google Cloud, tempat Anda mempelajari akun layanan, peran kustom, dan cara menetapkan izin menggunakan gcloud.
Selesaikan badge keahlian pengantar Menyiapkan Data untuk ML API di Google Cloud untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: menghapus data dengan Dataprep by Trifacta, menjalankan pipeline data di Dataflow, membuat cluster dan menjalankan tugas Apache Spark di Managed Service for Apache Spark, dan memanggil beberapa ML API, termasuk Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, dan Video Intelligence API.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Arsitektur Cloud: Merancang, Mengimplementasikan, dan Mengelola untuk menunjukkan keahlian Anda dalam hal berikut: men-deploy situs yang dapat diakses secara publik menggunakan server web Apache, mengonfigurasi VM Compute Engine menggunakan skrip startup, mengonfigurasi RDP yang aman menggunakan Bastion host Windows dan aturan firewall, membangun dan men-deploy image Docker ke cluster Kubernetes serta kemudian mengupdatenya, membuat instance CloudSQL, dan mengimpor database MySQL. Kursus badge keahlian ini merupakan referensi yang bagus untuk memahami topik yang akan muncul di ujian sertifikasi Professional Cloud Architect Tersertifikasi Google Cloud.
The world around us is changing and mastering future-driven technologies is the key to success. We want you to get started by learning a little of everything! Discover machine learning in data analysis, build scalable cloud solutions and accelerate software development that will shape the future. The possibilities in the Arcade are endless and all of those will lead you towards earning your first Google Cloud Credential. No prior experience required.
Selesaikan badge keahlian Mengimplementasikan Alur Kerja DevOps di Google Cloud tingkat menengah untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat dan mengelola repositori git, meluncurkan, mengelola, dan menskalakan deployment di Google Kubernetes Engine (GKE), serta merancang pipeline CI/CD yang mengotomatiskan pembangunan dan deployment image container ke GKE.
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Mengembangkan Aplikasi Serverless dengan Firebase untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut ini: membuat arsitektur dan membangun aplikasi web serverless dengan Firebase, memanfaatkan pengelolaan database Firestore, mengotomatiskan proses deployment menggunakan Cloud Build, dan mengintegrasikan fungsi Asisten Google ke dalam aplikasi.
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Membuat Model ML dengan BigQuery ML untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat dan mengevaluasi model machine learning dengan BigQuery ML untuk membuat prediksi data.
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Menerapkan Dasar-Dasar Keamanan Cloud di Google Cloud untuk menunjukkan kemahiran dalam hal berikut: membuat dan menetapkan peran dengan Identity and Access Management (IAM); membuat dan mengelola akun layanan; memungkinkan konektivitas pribadi di seluruh jaringan virtual private cloud (VPC); membatasi akses aplikasi menggunakan Identity-Aware Proxy; mengelola kunci dan data terenkripsi dengan Cloud Key Management Service (KMS); dan membuat cluster Kubernetes pribadi.
Welcome to Qwiklabs Trivia for July! Each week, we will release a new set of questions to test your knowledge. You will have opportunities to play throughout the month. Give your career a boost with hands-on experience on GCP and partner services and earn the July badge.
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.
Selesaikan kursus badge keahlian pengantar Mengamankan Data Lakehouse untuk menunjukkan keterampilan dengan IAM, BigQuery, Lakehouse, dan Data Catalog dalam Knowledge Catalog untuk membuat dan mengamankan tabel Lakehouse.
The demand for data skills is growing rapidly, and we want you to get ahead! According to a report by the McKinsey Global Institute, the demand for data scientists and analysts is expected to grow by 150% by 2025. There are a lot of different aspects to any data role, so it's important to start with the basics - and we’ve got you covered. Learn how to tap into ML APIs, dive into your first data lake, and learn how the experts think about securing data. No experience required.
Selesaikan kursus badge keahlian Memperkaya Metadata dan Penemuan Data Lakehouse untuk menunjukkan keterampilan dalam menggunakan BigQuery, Lakehouse, dan Knowledge Catalog. Anda akan membuat tabel Lakehouse, lalu memperkaya pengelolaan metadata dan penemuan data dalam tabel.
Selesaikan badge keahlian Mengimplementasikan Sensitive Data Protection di Google Cloud untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: menggunakan layanan Sensitive Data Protection (termasuk Cloud Data Loss Prevention API) untuk memeriksa, mengedit, dan melakukan de-identifikasi data sensitif di Google Cloud.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Menganalisis Gambar dengan Cloud Vision API yang membahas cara memanfaatkan Cloud Vision API untuk berbagai tugas, termasuk mengekstrak teks dari gambar.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Menyiapkan Jaringan Google Cloud, untuk mempelajari cara menjalankan tugas-tugas networking dasar di Google Cloud Platform, yakni membuat jaringan kustom, menambahkan aturan firewall subnet, lalu membuat VM dan menguji latensi saat VM berkomunikasi satu sama lain.
Dapatkan Badge Keahlian dengan menyelesaikan kursus Men-deploy dan Mengelola Aplikasi di Google App Engine, yang membahas cara menggunakan App Engine dengan Python, Go, dan PHP.
Demand for cloud-skilled workers is rising. According to a report by Indeed, cloud computing jobs are expected to grow by 22% over the next five years, much faster than the average for all occupations. Play now to get hands-on experience building with Google Cloud's powerful coding and infrastructure management tools. Each lab teaches and tests your growing tech skills, and sets you on the path to your first Google Cloud credential.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan quest Dasar-Dasar Google Cloud Compute, dan pelajari cara menggunakan virtual machine (VM), persistent disk, dan server web menggunakan Compute Engine.
Earn a skill badge by completing the Networking Fundamentals on Google Cloud quest, where you learn how to work with VPC networks and load balancers on Google Cloud. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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.
Get started with Go (Golang) by reviewing Go code, and then creating and deploying simple Go apps on Google Cloud. Go is an open source programming language that makes it easy to build fast, reliable, and efficient software at scale. Go runs native on Google Cloud, and is fully supported on Google Kubernetes Engine, Compute Engine, App Engine, Cloud Run, and Cloud Functions. Go is a compiled language and is faster and more efficient than interpreted languages. As a result, Go requires no installed runtime like Node, Python, or JDK to execute.
Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Cloud Architect 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.
Kursus ini membekali peserta dengan keterampilan untuk membangun solusi yang sangat andal dan efisien di Google Cloud menggunakan pola desain yang telah terbukti. Kursus ini merupakan kelanjutan dari kursus Membangun dengan Google Compute Engine atau Membangun dengan Google Kubernetes Engine dan memberikan pengalaman interaktif dengan teknologi yang dibahas dalam kursus tersebut. Melalui kombinasi presentasi, aktivitas desain, dan lab interaktif, peserta akan mempelajari cara menentukan serta menyeimbangkan kebutuhan bisnis dan teknis untuk merancang deployment Google Cloud yang sangat andal, sangat tersedia, aman, dan hemat biaya.
This course provides foundational knowledge for securing your Google Cloud environment. You will learn Google Cloud's security model, including Zero Trust principles and the Shared Fate model. You will configure identity services like Cloud Identity and Workforce Identity Federation, manage access control using Identity and Access Management (IAM) roles, conditions, and policies, and implement network security controls such as VPCs, Cloud Firewall tiers, and VPC Service Controls to build a secure perimeter. As the foundation of the Security in Google Cloud learning path, this course establishes the core principles required for two subsequent specialized tracks: the five-course Security Best Practices in Google Cloud series and the four-course Mitigate Threats in Google Cloud series.
This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications
In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate components from the Google Cloud ecosystem. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to create repeatable deployments by treating infrastructure as code, choose the appropriate application execution environment for an application, and monitor application performance. Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer.
Networking in Google cloud is a 6 part course series. Welcome to the first course of our six part course series, Networking in Google Cloud: Fundamentals. This course provides a comprehensive overview of core networking concepts, including networking fundamentals, virtual private clouds (VPCs), and the sharing of VPC networks. Additionally, the course covers network logging and monitoring techniques.
Welcome to the second course in the networking and Google Cloud series routing and addressing. In this course, we'll cover the central routing and addressing concepts that are relevant to Google Cloud's networking capabilities. Module one will lay the foundation by exploring network routing and addressing in Google Cloud, covering key building blocks such as routing IPv4, bringing your own IP addresses and setting up cloud DNS. In Module two will shift our focus to private connection options, exploring use cases and methods for accessing Google and other services privately using internal IP addresses. By the end of this course, you'll have a solid grasp of how to effectively route and address your network traffic within Google Cloud.
Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Cloud Network Engineer certification exam. You'll review Gemini Notebook features, add sources to your notebook, and learn how to personalize your Gemini Notebook experience to study for the exam.
Organisasi dalam berbagai ukuran memanfaatkan kekuatan dan fleksibilitas cloud untuk mentransformasi cara mereka beroperasi. Namun, pengelolaan dan penskalaan resource cloud secara efektif bisa menjadi tugas yang rumit. Kursus ini membahas konsep dasar operasi modern, keandalan, dan ketahanan di cloud, serta cara Google Cloud dapat membantu mendukung upaya ini. Sebagai bagian dari alur pembelajaran Cloud Digital Leader, kursus ini bertujuan membantu individu berkembang dalam peran mereka dan membangun masa depan bisnis mereka.
Banyak perusahaan tradisional menggunakan sistem dan aplikasi lama yang tidak dapat mengikuti ekspektasi pelanggan modern. Para pemimpin bisnis sering kali harus memilih antara mempertahankan sistem IT lama mereka atau berinvestasi pada produk dan layanan baru. Kursus ini mengeksplorasi tantangan tersebut dan menawarkan solusi untuk mengatasinya dengan menggunakan teknologi cloud. Sebagai bagian dari alur pembelajaran Cloud Digital Leader, kursus ini bertujuan membantu individu berkembang dalam peran mereka dan membangun masa depan bisnis mereka.
Teknologi cloud adalah aset yang sangat canggih. Jika dipasangkan dengan data, teknologi ini akan menjadi pendorong inovasi dan peningkatan pengalaman pelanggan. Menjelajahi Transformasi Data dengan Google Cloud membahas cara organisasi memanfaatkan cloud untuk membuat data mereka lebih mudah diakses, ditindaklanjuti, dan bernilai. Sebagai bagian dari alur pembelajaran Cloud Digital Leader, kursus ini bertujuan membantu individu berkembang dalam peran mereka dan membangun masa depan bisnis mereka.
Transformasi digital adalah perjalanan penting bagi organisasi modern, dan membangun dasar yang kuat dalam cloud computing merupakan langkah pertama untuk mendorong inovasi yang bermakna. Transformasi Digital dengan Google Cloud memperkenalkan teknologi inti dan framework strategis yang membantu organisasi memodernisasi operasi mereka. Kursus ini membahas konsep cloud dasar, infrastruktur jaringan global, dan model tanggung jawab bersama untuk membantu para pemimpin menentukan jalur mereka ke cloud dengan percaya diri. Sebagai bagian dari alur pembelajaran Cloud Digital Leader, kursus ini bertujuan membantu individu berkembang dalam peran mereka dan membangun masa depan bisnis mereka.
Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals introduces important concepts and terminology for working with Google Cloud. Through videos and hands-on labs, this course presents and compares many of Google Cloud's computing and storage services, along with important resource and policy management tools.
Course three of the Anthos series prepares students to run Anthos in a customer’s on-premises environment, on bare metal.Through presentations and hands-on labs, participants explore deploying and running Anthos applications on bare metal, creating the Anthos infrastructure, deploying applications, and performing monitoring, logging, and tracing. This course is a continuation of course two, Cloud Operations and Service Mesh with Anthos, and assumes direct experience with the topics covered in that course.
Course two of the Architecting Hybrid Cloud with Anthos series prepares students to operate and observe Anthos environments. Through presentations and hands-on labs, participants explore adjusting existing clusters, setting up advanced traffic routing policies, securing communication across workloads, and observing clusters in Anthos. This course is a continuation of course one, Multi-Cluster, Multi-Cloud with Anthos, and assumes direct experience with the topics covered in that course.
Course one of the Architecting Hybrid Cloud with Anthos series introduces participants to manage multi-cloud and hybrid Kubernetes deployments using Anthos. Through presentations and hands-on labs, participants explore planning and creating Anthos environments and building manageable and reliable multi-cluster Kubernetes infrastructure environments centered around Anthos and containers. This course is a continuation of Architecting with GKE and assumes direct experience with the technologies covered in that course.
Course four of the Anthos series prepares students to consider multiple approaches for modernizing applications and services within Anthos environments. Topics include optimizing workloads on serverless platforms and migrating workloads to Anthos. This course is a continuation of course three, Anthos on Bare Metal, and assumes direct experience with the topics covered in that course.
This on-demand course equips students to understand and adopt Istio-based service-mesh with Anthos for centralized observability, traffic management, and service-level security. This is the second course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos series. After completing this course, learners should continue to the Hybrid Cloud Multi-Cluster with Anthos course. Completion of the Architecting with Google Kubernetes Engine path is a prerequisite for this course.
This on-demand course equips students to understand, configure, and maintain multi-cluster Kubernetes infrastructures using Anthos GKE, and Istio-based service mesh, whether deployed with Anthos on Google Cloud or with Anthos deployed on VMware. This is the third, and final, course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos series. Completion of the Architecting with Google Kubernetes Engine path is a prerequisite for this course.
In this course, you'll learn about Kubernetes and Google Kubernetes Engine (GKE) security; logging and monitoring; and using Google Cloud managed storage and database services from within GKE. This is the second course of the Architecting with Google Kubernetes Engine series. After completing this course, enroll in the Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process course or the Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos course.
In "Architecting with Google Kubernetes Engine- Workloads", you'll embark on a comprehensive journey into cloud-native application development. Throughout the learning experience, you'll explore Kubernetes operations, deployment management, GKE networking, and persistent storage. This is the first course of the Architecting with Google Kubernetes Engine series. After completing this course, enroll in the Architecting with Google Kubernetes Engine- Production course.
Welcome to Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos! This is the first course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos path. Anthos enables you to build and manage modern applications, and gives you the freedom to choose where to run them. Anthos gives you one consistent experience in both your on-premises and cloud environments. During this course, you will be presented with modules that will take you through skills that you will use as an architect or administrator running Anthos environments. The modules in this course include videos, hands-on labs, and links to helpful documentation.
In this course, "Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations," you get a review of the layout and principles of Google Cloud, followed by an introduction to creating and managing software containers and an introduction to the architecture of Kubernetes. This is the first course of the Architecting with Google Kubernetes Engine series. After completing this course, enroll in the Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads course.
This course helps you recognize the need to implement business process automation in your organization. You learn about automation patterns and use cases, and how to use AppSheet constructs to implement automation in your app. You learn about the various features of AppSheet automation, and integrate your app with Google Workspace products. You also learn how to send email, push notifications and text messages from your app, parse documents and generate reports with AppSheet automation.
This course teaches you how to implement various capabilities that include data organization and management, application security, actions and integrations in your app using AppSheet. The course also includes topics on managing and upgrading your app, improving performance and troubleshooting issues with your app.
In this course you will learn the fundamentals of no-code app development and recognize use cases for no-code apps. The course provides an overview of the AppSheet no-code app development platform and its capabilities. You learn how to create an app with data from spreadsheets, create the app’s user experience using AppSheet views and publish the app to end users.
Kursus Fondasi Google Cloud Computing ditujukan bagi individu yang memiliki sedikit atau tanpa latar belakang atau pengalaman dalam cloud computing. Kursus ini memberikan ringkasan tentang berbagai konsep penting dalam dasar-dasar cloud, big data, dan machine learning, serta peran dan cara penggunaan Google Cloud. Di akhir rangkaian kursus, peserta kursus akan mampu menjelaskan konsep-konsep ini dan menunjukkan beberapa keterampilan praktis. Berbagai kursus ini harus diselesaikan dalam urutan berikut: Fondasi Google Cloud Computing: Dasar-Dasar Cloud Computing Fondasi Google Cloud Computing: Infrastruktur di Google Cloud Fondasi Google Cloud Computing: Networking dan Keamanan di Google Cloud Fondasi Google Cloud Computing: Data, ML, dan AI di Google Cloud Kursus terakhir dalam rangkaian ini mengulas layanan big data terkelola, machine learning dan nilainya, serta cara untuk menunjukkan keahlian Anda di Google Cloud dengan mendapatkan Badge Keahlian.
Kursus Fondasi Google Cloud Computing ditujukan bagi individu yang memiliki sedikit atau tidak memiliki latar belakang atau pengalaman dalam cloud computing. Kursus ini memberikan gambaran umum tentang berbagai konsep penting dalam dasar-dasar cloud computing, big data, dan machine learning, serta di mana dan bagaimana Google Cloud berperan di dalamnya. Pada akhir rangkaian kursus, peserta kursus akan mampu mengartikulasikan konsep ini dan menunjukkan beberapa keterampilan praktis. Berbagai kursus ini harus diselesaikan dalam urutan berikut: 1. Fondasi Google Cloud Computing: Dasar-Dasar Cloud Computing 2. Fondasi Google Cloud Computing: Infrastruktur di Google Cloud 3. Fondasi Google Cloud Computing: Networking dan Keamanan di Google Cloud 4. Fondasi Google Cloud Computing: Data, ML, dan AI di Google Cloud Kursus ketiga ini membahas alat otomatisasi dan pengelolaan cloud serta membangun jaringan yang aman.
Kursus Fondasi Google Cloud Computing ditujukan bagi individu yang memiliki sedikit atau tanpa latar belakang atau pengalaman dalam cloud computing. Kursus ini memberikan ringkasan tentang berbagai konsep penting dalam dasar-dasar cloud, big data, dan machine learning, serta peran dan cara penggunaan Google Cloud. Di akhir rangkaian kursus, peserta kursus akan mampu menjelaskan konsep-konsep ini dan menunjukkan beberapa keterampilan praktis. Berbagai kursus ini harus diselesaikan dalam urutan berikut: 1. Fondasi Google Cloud Computing: Dasar-Dasar Cloud Computing 2. Fondasi Google Cloud Computing: Infrastruktur di Google Cloud 3. Fondasi Google Cloud Computing: Jaringan dan Keamanan di Google Cloud 4. Fondasi Google Cloud Computing: Data, ML, dan AI di Google Cloud
Kursus Fondasi Google Cloud Computing ditujukan bagi individu yang memiliki sedikit atau tidak memiliki latar belakang atau pengalaman dalam cloud computing. Kursus ini memberikan gambaran umum tentang berbagai konsep penting dalam dasar-dasar cloud computing, big data, dan machine learning, serta di mana dan bagaimana Google Cloud berperan di dalamnya. Pada akhir rangkaian kursus, peserta kursus akan mampu mengartikulasikan konsep ini dan menunjukkan beberapa keterampilan praktis. Berbagai kursus ini harus diselesaikan dalam urutan berikut: 1. Fondasi Google Cloud Computing: Dasar-Dasar Cloud Computing 2. Fondasi Google Cloud Computing: Infrastruktur di Google Cloud 3. Fondasi Google Cloud Computing: Networking dan Keamanan di Google Cloud 4. Fondasi Google Cloud Computing: Data, ML, dan AI di Google Cloud Kursus pertama ini memberikan gambaran umum tentang cloud computing, cara menggunakan Google Cloud, dan berbagai opsi komputasi.
In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine. This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models. The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data. The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models. Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.
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.
The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.
This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.
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.
This course explores what ML is and what problems it can solve. The course also discusses best practices for implementing machine learning. You’re introduced to Vertex AI, a unified platform to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models. The course discusses the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why it’s important to not skip them. The course ends with recognizing the biases that ML can amplify and how to recognize them.
This course takes a real-world approach to the ML Workflow through a case study. An ML team faces several ML business requirements and use cases. The team must understand the tools required for data management and governance and consider the best approach for data preprocessing. The team is presented with three options to build ML models for two use cases. The course explains why they would use AutoML, BigQuery ML, or custom training to achieve their objectives.
This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
Selesaikan badge keahlian Membangun Infrastruktur dengan Terraform di Google Cloud tingkat menengah untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: Prinsip Infrastruktur sebagai Kode (IaC) menggunakan Terraform, penyediaan dan pengelolaan resource Google Cloud dengan konfigurasi Terraform, pengelolaan status yang efektif (lokal dan jarak jauh), serta modularisasi kode Terraform agar dapat digunakan kembali dan diatur.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Mengembangkan Jaringan Google Cloud Anda yang berisi pelajaran tentang berbagai cara untuk men-deploy dan memantau aplikasi, termasuk cara: menjelajahi peran IAM dan menambahkan/menghapus akses project, membuat jaringan VPC, men-deploy dan memantau VM Compute Engine, menulis kueri SQL, men-deploy dan memantau VM di Compute Engine, serta men-deploy aplikasi menggunakan Kubernetes dengan beberapa pendekatan deployment.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Menyiapkan Lingkungan Pengembangan Aplikasi di Google Cloud, yang memungkinkan Anda mempelajari cara membangun dan menghubungkan infrastruktur cloud yang berpusat pada penyimpanan menggunakan kemampuan dasar teknologi berikut: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions, dan Pub/Sub.
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.
Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.
Selamat datang di kursus Mulai Menggunakan Google Kubernetes Engine. Jika Anda tertarik dengan Kubernetes, lapisan software yang berada di antara aplikasi Anda dan infrastruktur hardware Anda, maka Anda berada di tempat yang tepat! Google Kubernetes Engine menghadirkan Kubernetes sebagai layanan terkelola di Google Cloud. Tujuan kursus ini adalah untuk memperkenalkan dasar-dasar Google Kubernetes Engine, atau GKE, sebagaimana umumnya disebut, dan cara membuat aplikasi dalam container dan menjalankannya di Google Cloud. Kursus ini dimulai dengan pengantar dasar tentang Google Cloud, lalu dilanjutkan dengan ringkasan container dan Kubernetes, arsitektur Kubernetes, dan operasi Kubernetes.
This course provides an introduction to using Terraform for Google Cloud. It enables learners to describe how Terraform can be used to implement infrastructure as code and to apply some of its key features and functionalities to create and manage Google Cloud infrastructure. Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources using Terraform.
Kursus akselerasi sesuai permintaan ini memperkenalkan peserta pada infrastruktur dan layanan platform yang komprehensif dan fleksibel yang disediakan oleh Google Cloud. Melalui kombinasi video materi edukasi, demo, dan lab interaktif, peserta akan mengeksplorasi dan men-deploy berbagai elemen solusi, termasuk membuat interkoneksi jaringan yang aman, load balancing, penskalaan otomatis, otomatisasi infrastruktur, serta layanan terkelola.
Kursus akselerasi sesuai permintaan ini memperkenalkan peserta pada infrastruktur dan layanan platform yang komprehensif dan fleksibel yang disediakan oleh Google Cloud, dengan fokus pada Compute Engine. Melalui kombinasi video materi edukasi, demo, dan lab interaktif, peserta akan mengeksplorasi dan men-deploy berbagai elemen solusi, termasuk komponen infrastruktur seperti jaringan, virtual machine, dan layanan aplikasi. Anda akan mempelajari cara menggunakan Google Cloud melalui konsol dan Cloud Shell. Anda juga akan mempelajari peran arsitek cloud, pendekatan desain infrastruktur, dan konfigurasi networking virtual dengan Virtual Private Cloud (VPC), Project, Jaringan, Subnetwork, alamat IP, Rute, dan Aturan firewall.
Kursus akselerasi sesuai permintaan ini memperkenalkan peserta pada infrastruktur dan layanan platform yang komprehensif dan fleksibel yang disediakan oleh Google Cloud, dengan fokus pada Compute Engine. Melalui kombinasi video materi edukasi, demo, dan lab praktis, peserta akan mengeksplorasi dan men-deploy berbagai elemen solusi, termasuk komponen infrastruktur seperti jaringan, sistem, dan layanan aplikasi. Kursus ini juga membahas cara men-deploy solusi praktis termasuk kunci enkripsi yang disediakan pelanggan, pengelolaan keamanan dan akses, kuota dan penagihan, serta pemantauan resource.
Dasar-Dasar Google Cloud: Infrastruktur Inti memperkenalkan konsep dan terminologi penting untuk bekerja dengan Google Cloud. Melalui video dan lab interaktif, kursus ini menyajikan dan membandingkan banyak layanan komputasi dan penyimpanan Google Cloud, bersama dengan resource penting dan alat pengelolaan kebijakan.
Mempelajari cara membuat panduan belajar yang dipersonalisasi menggunakan Gemini Notebook untuk menghadapi ujian sertifikasi Associate Cloud Engineer. Anda akan meninjau kembali fitur Gemini Notebook, membuat notebook di Gemini Notebook, dan mempelajari cara menggunakan panduan belajar untuk berlatih menghadapi ujian sertifikasi.