Gabung Login

John Erickson

Menjadi anggota sejak 2021

Silver League

5465 poin
Responsible AI: Menerapkan Prinsip AI dengan Google Cloud Earned Sep 17, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Bahasa Indonesia Earned Jun 6, 2023 EDT
Penjelajah AI Generatif - Agent Platform Earned Jun 6, 2023 EDT
Pengantar Vertex AI Studio Earned Jun 4, 2023 EDT
Pengantar Responsible AI Earned Jun 3, 2023 EDT
Arsitektur Encoder-Decoder Earned Jun 2, 2023 EDT
Membuat Model Pemberian Teks pada Gambar Earned Jun 2, 2023 EDT
Pengantar Pembuatan Gambar Earned Jun 2, 2023 EDT
Model Transformer dan Model BERT Earned Jun 1, 2023 EDT
Mekanisme Atensi Earned Jun 1, 2023 EDT
Pengantar Model Bahasa Besar Earned Jun 1, 2023 EDT
Pengantar AI Generatif Earned Jun 1, 2023 EDT
Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud Earned Des 23, 2022 EST
Application Development with Cloud Run Earned Des 22, 2022 EST
Penskalaan dengan Google Cloud Operations Earned Des 22, 2022 EST
Memodernisasi Infrastruktur dan Aplikasi dengan Google Cloud Earned Des 21, 2022 EST
Achieving Advanced Insights with BigQuery Earned Des 21, 2022 EST
App Deployment, Debugging, and Performance Earned Des 21, 2022 EST
Menjelajahi Transformasi Data dengan Google Cloud Earned Des 20, 2022 EST
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights Earned Des 19, 2022 EST
Transformasi Digital dengan Google Cloud Earned Des 17, 2022 EST
Securing and Integrating Components of your Application Earned Des 17, 2022 EST
Infrastruktur Google Cloud yang Dapat Diandalkan: Desain dan Proses Earned Des 5, 2022 EST
Mulai Menggunakan Google Kubernetes Engine Earned Nov 30, 2022 EST
Infrastruktur Google Cloud Elastis: Penskalaan dan Otomatisasi Earned Nov 30, 2022 EST
Infrastruktur Google Cloud yang Penting: Layanan Inti Earned Nov 7, 2022 EST
Infrastruktur Google Cloud yang Penting: Fondasi Earned Nov 1, 2022 EDT
Build a Certification Study Guide: PCA Exam Prep Earned Okt 28, 2022 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned Sep 21, 2022 EDT
Machine Learning in the Enterprise Earned Sep 19, 2022 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud Earned Sep 1, 2022 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned Agu 26, 2022 EDT
Production Machine Learning Systems Earned Agu 23, 2022 EDT
[Depricated] Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud Earned Agu 14, 2022 EDT
How Google Does Machine Learning Earned Agu 12, 2022 EDT
Launching into Machine Learning Earned Agu 12, 2022 EDT
[DEPRECATED] Feature Engineering Earned Agu 11, 2022 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Jul 1, 2022 EDT
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned Jun 7, 2022 EDT
Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals Earned Jun 6, 2022 EDT
Mengimplementasikan Cloud Load Balancing untuk Compute Engine Earned Jun 6, 2022 EDT
Menyiapkan Lingkungan Pengembangan Aplikasi di Google Cloud Earned Jun 4, 2022 EDT
Menyiapkan Data untuk ML API di Google Cloud Earned Mei 25, 2022 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned Mei 25, 2022 EDT
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep Earned Mei 14, 2022 EDT
Dasar-Dasar Google Cloud: Infrastruktur Inti Earned Apr 11, 2022 EDT
Mendapatkan Insight dari Data BigQuery Earned Apr 11, 2022 EDT
Data Science on Google Cloud Earned Apr 9, 2022 EDT
Membuat Panduan Belajar Sertifikasi: Persiapan Ujian ACE Earned Apr 7, 2022 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Apr 6, 2022 EDT
Exploring and Preparing your Data with BigQuery Earned Apr 5, 2022 EDT
Dasar pengukuran: Data, ML, AI Earned Mar 22, 2022 EDT
Workspace: Integrasi untuk Data Earned Mar 20, 2022 EDT

Seiring semakin meningkatnya penggunaan Kecerdasan Buatan dan Machine Learning di kalangan perusahaan, proses membangunnya secara bertanggung jawab juga menjadi semakin penting. Membicarakan responsible AI mungkin lebih mudah bagi banyak orang daripada mempraktikkannya. Jika Anda tertarik untuk mempelajari cara mengoperasionalkan responsible AI dalam organisasi Anda, kursus ini cocok untuk Anda. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari bagaimana Google Cloud mengoperasionalkan responsible AI, dengan praktik terbaik dan pelajaran yang dapat dipetik. Hal ini berguna sebagai framework bagi Anda untuk membangun pendekatan responsible AI.

Pelajari lebih lanjut

Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models, dan Introduction to Responsible AI. Dengan berhasil menyelesaikan kuis akhir, Anda membuktikan pemahaman Anda tentang konsep dasar AI generatif. Badge keahlian adalah badge digital yang diberikan oleh Google Cloud sebagai pengakuan atas pengetahuan Anda tentang produk dan layanan Google Cloud. Pamerkan badge keahlian Anda dengan menampilkan profil Anda kepada publik dan menambahkannya ke profil media sosial Anda.

Pelajari lebih lanjut

Kursus Penjelajah AI Generatif - Agent Platform adalah sekumpulan lab yang membahas cara menggunakan AI Generatif di Google Cloud. Melalui lab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan model Gemini di Agent Platform. Anda juga akan mempelajari apa itu desain perintah, praktik terbaik desain perintah, serta cara menggunakan desain perintah untuk pencarian ide, klasifikasi teks, ekstraksi teks, peringkasan teks, dan lainnya. Anda juga akan mempelajari cara menyesuaikan model dasar dengan melatihnya melalui pelatihan kustom di Agent Platform dan men-deploy-nya ke endpoint di Agent Platform.

Pelajari lebih lanjut

Kursus ini memperkenalkan Vertex AI Studio, sebuah alat untuk berinteraksi dengan model AI generatif, membuat prototipe ide bisnis, dan meluncurkannya ke dalam produksi. Melalui kasus penggunaan yang imersif, pelajaran menarik, dan lab interaktif, Anda akan menjelajahi siklus proses dari perintah ke produk dan mempelajari cara memanfaatkan Vertex AI Studio untuk aplikasi multimodal Gemini, desain perintah, rekayasa perintah, dan tuning model. Tujuan kursus ini adalah agar Anda dapat memanfaatkan potensi AI generatif dalam project Anda dengan Vertex AI Studio.

Pelajari lebih lanjut

Ini adalah kursus pengantar pembelajaran mikro yang dimaksudkan untuk menjelaskan responsible AI, alasan pentingnya responsible AI, dan cara Google mengimplementasikan responsible AI dalam produknya. Kursus ini juga memperkenalkan 7 prinsip AI Google.

Pelajari lebih lanjut

Kursus ini memberi Anda sinopsis tentang arsitektur encoder-decoder, yang merupakan arsitektur machine learning yang canggih dan umum untuk tugas urutan-ke-urutan seperti terjemahan mesin, ringkasan teks, dan tanya jawab. Anda akan belajar tentang komponen utama arsitektur encoder-decoder serta cara melatih dan menyalurkan model ini. Dalam panduan lab yang sesuai, Anda akan membuat kode pada penerapan simpel arsitektur encoder-decoder di TensorFlow untuk pembuatan puisi dari awal.

Pelajari lebih lanjut

Kursus ini menjelaskan cara membuat model keterangan gambar menggunakan deep learning. Anda akan belajar tentang berbagai komponen model keterangan gambar, seperti encoder dan decoder, serta cara melatih dan mengevaluasi model. Pada akhir kursus ini, Anda akan dapat membuat model keterangan gambar Anda sendiri dan menggunakannya untuk menghasilkan teks bagi gambar.

Pelajari lebih lanjut

Kursus ini memperkenalkan model difusi, yaitu kelompok model machine learning yang belakangan ini menunjukkan potensinya dalam ranah pembuatan gambar. Model difusi mengambil inspirasi dari fisika, khususnya termodinamika. Dalam beberapa tahun terakhir, model difusi menjadi populer baik di dunia industri maupun penelitian. Model difusi mendasari banyak alat dan model pembuatan gambar yang canggih di Google Cloud. Kursus ini memperkenalkan Anda pada teori yang melandasi model difusi dan cara melatih serta men-deploy-nya di Vertex AI.

Pelajari lebih lanjut

Kursus ini memperkenalkan Anda pada arsitektur Transformer dan model Representasi Encoder Dua Arah dari Transformer (Bidirectional Encoder Representations from Transformers atau BERT). Anda akan belajar tentang komponen utama arsitektur Transformer, seperti mekanisme self-attention, dan cara penggunaannya untuk membangun model BERT. Anda juga akan belajar tentang berbagai tugas yang dapat memanfaatkan BERT, seperti klasifikasi teks, menjawab pertanyaan, dan inferensi natural language. Kursus ini diperkirakan memakan waktu sekitar 45 menit untuk menyelesaikannya.

Pelajari lebih lanjut

Dalam kursus ini Anda akan diperkenalkan dengan mekanisme atensi, yakni teknik efektif yang membuat jaringan neural berfokus pada bagian tertentu urutan input. Anda akan mempelajari cara kerja atensi, cara penggunaannya untuk meningkatkan performa berbagai tugas machine learning, termasuk terjemahan mesin, peringkasan teks, dan menjawab pertanyaan.

Pelajari lebih lanjut

Ini adalah kursus pengantar pembelajaran mikro yang membahas definisi model bahasa besar (LLM), kasus penggunaannya, dan cara menggunakan prompt tuning untuk meningkatkan performa LLM. Kursus ini juga membahas beberapa alat Google yang dapat membantu Anda mengembangkan aplikasi AI Generatif Anda sendiri.

Pelajari lebih lanjut

Ini adalah kursus pengantar pembelajaran mikro yang bertujuan untuk mendefinisikan AI Generatif, cara penggunaannya, dan perbedaannya dari metode machine learning konvensional. Kursus ini juga membahas beberapa Alat Google yang dapat membantu Anda mengembangkan aplikasi AI Generatif Anda sendiri.

Pelajari lebih lanjut

In this course, we define what machine learning is and how it can benefit your business. You'll see a few demos of ML in action and learn key ML terms like instances, features, and labels. In the interactive labs, you will practice invoking the pretrained ML APIs available as well as build your own Machine Learning models using just SQL with BigQuery ML.

Pelajari lebih lanjut

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

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

The third course in this course series is Achieving Advanced Insights with BigQuery. Here we will build on your growing knowledge of SQL as we dive into advanced functions and how to break apart a complex query into manageable steps. We will cover the internal architecture of BigQuery (column-based sharded storage) and advanced SQL topics like nested and repeated fields through the use of Arrays and Structs. Lastly we will dive into optimizing your queries for performance and how you can secure your data through authorized views. After completing this course, enroll in the Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud course.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

This is the second course in the Data to Insights course series. Here we will cover how to ingest new external datasets into BigQuery and visualize them with Looker Studio. We will also cover intermediate SQL concepts like multi-table JOINs and UNIONs which will allow you to analyze data across multiple data sources. Note: Even if you have a background in SQL, there are BigQuery specifics (like handling query cache and table wildcards) that may be new to you. After completing this course, enroll in the Achieving Advanced Insights with BigQuery course.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate managed services from Google Cloud. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to develop more secure applications, implement federated identity management, and integrate application components by using messaging, event-driven processing, and API gateways. 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. This is the second course of the Developing Applications with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the App Deployment, Debugging, and Performance course.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

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

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

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 course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

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 course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.

Pelajari lebih lanjut

In this intermediate course, you will learn to design, build, and optimize robust batch data pipelines on Google Cloud. Moving beyond fundamental data handling, you will explore large-scale data transformations and efficient workflow orchestration, essential for timely business intelligence and critical reporting. Get hands-on practice using Dataflow for Apache Beam and Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) for implementation, and tackle crucial considerations for data quality, monitoring, and alerting to ensure pipeline reliability and operational excellence. A basic knowledge of data warehousing, ETL/ELT, SQL, Python, and Google Cloud concepts is recommended.

Pelajari lebih lanjut

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.

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

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.

Pelajari lebih lanjut

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

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.

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 is the first of two Quests of hands-on labs is derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform, 2nd Edition by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this first Quest, covering up through chapter 8, you are given the opportunity to practice all aspects of ingestion, preparation, processing, querying, exploring and visualizing data sets using Google Cloud tools and services.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

In this course, we see what the common challenges faced by data analysts are and how to solve them with the big data tools on Google Cloud. You’ll pick up some SQL along the way and become very familiar with using BigQuery and Dataprep to analyze and transform your datasets. This is the first course of the From Data to Insights with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights course.

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

Kursus ini menunjukkan manfaat mengintegrasikan layanan dan alat Google Cloud dengan aplikasi Workspace. Anda akan membuat koneksi langsung ke sumber data Google Cloud menggunakan BigQuery API, Apps Script, Spreadsheet, dan Slide untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menyajikan data.

Pelajari lebih lanjut