Juan Francisco Maldonado
Menjadi anggota sejak 2018
Diamond League
29874 poin
Menjadi anggota sejak 2018
This course explores using enterprise design patterns to build scalable, reliable, and secure agents within CX Agent Studio. Additionally, it covers navigating the complete development lifecycle by deploying multi-layered application security and locking down cloud infrastructure perimeters. It details the core pillars of multi-turn session persistence and real-time audio supervision to facilitate safe, continuous conversational experiences.
This course explores the different products and capabilities of Gemini for customer experience, including CX Agent Studio, Agent Assist and CX Insights. Additionally, it covers the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective experiences that emulate human-like experiences specific to the Chat channel.
In this challenge lab, you will act as a cloud engineer supporting the Cymbal Pools finance team. Your mission is to deploy a BigQuery-enabled agent to Agent Runtime to help process invoice data using natural language. Rather than building from scratch, you inherit an unsecured deployment. You must establish basic data governance by configuring the Agent Development Kit (ADK), deploying the agent with a dedicated SPIFFE identity, identifying permission blocks, and applying least-privilege IAM roles so the agent can safely query and update the BigQuery database from the Agent Runtime Playground.
As organizations rapidly deploy AI workforces, securing these autonomous systems becomes paramount. Secure Your Agents with Gemini Enterprise Agent Platform is a practical, security-first course designed to help you establish centralized, zero-trust control and comprehensive visibility over your AI ecosystem. Instead of relying on theoretical frameworks, this course teaches you how to defend AI agents the way they are actually attacked—layer by layer, with identity and access at the absolute foundation.
This course covers the technical side of governing an AI agent workforce using Agent Gateway, Agent Registry, and Policies. It discusses the overall architecture of centralized agent governance, focusing on managing agent sprawl and securing communication with internal systems. The course explores the infrastructure and enterprise networking required to deploy the Agent Gateway, including automated deployment with Terraform and configuring private egress via Private Service Connect. It offers guidance towards establishing a zero-trust security perimeter using unique agent identities with mTLS, per-tool authorization with REQUEST_AUTHZ, and granular CEL policies. Furthermore, it empowers administrators to implement content security guardrails using Model Armor in Gemini platform and Cloud DLP to mitigate semantic threats like prompt injection and data leakage. Finally, the course explains how to manage tool discovery through the Agent Registry and ensure end-to-end observability and thr…
In this challenge lab, you act as a Security Engineer deploying a secure Gemini environment for Cymbal Bank. You will ground Gemini in web search and internal Workspace sources to ensure accurate, contextual responses. To maintain compliance, you will configure Model Armor policies to filter sensitive data and block threats like prompt injections and malicious URLs. Finally, you will manage specific end-user features to customize the AI experience safely
This course will guide you through designing customer engagements that result in successful, well-utilized Gemini deployments. Study the art of change management, how to identify and engage sponsors, recruit early adopters, help your customer identify and address cultural change challenges and skills gaps, and effectively deliver project communications. Additionally, learn how to support your customer to plan, offer, conduct, and evaluate end-user training, leverage partner resources, and create essential project documents.
In this course, you'll learn to build and run enterprise agents on the Managed Agents API, the managed agent runtime on Gemini platform. Three conceptual lessons give you the mental model. You'll learn why a real business task needs an agent rather than a chat model. You'll examine how the platform splits into a control plane that defines agents and a data plane that runs them. You'll learn how to assemble an agent from a definition, a sandboxed environment, mounted data, tools, and skills. Furthermore, you'll learn how to run it with background interactions, a streamed reason-act loop, resilient typed results, and state that persists across turns. You then put that model to work in a hands-on lab, where you build, run, and harden a retail merchandising agent for Cymbal Retail from an empty project to a production-shaped deployment. By the end, you'll be able to design, build, and operate a managed agent of your own.
In this course, you’ll learn to simplify the creation of autonomous enterprise agents using the Agent Development Kit (ADK) in Gemini platform and you will learn how to leverage the power of Antigravity and the Agents CLI to transform your agent development workflow. In this course, you will explore practical techniques to automate repetitive tasks and significantly accelerate the creation of robust, enterprise-grade agents, ensuring scalability and efficiency in your AI projects.
This course covers the technical side of deploying Gemini. It discusses the overall architecture of Gemini, decisions to be made when provisioning the app infrastructure, and integrating enterprise data via Data Stores, Connectors. and Actions. The course also explores the kinds of agents that can be added to Gemini. It offers guidance towards establishing a security perimeter using IAM, VPC Service Control, Context-Aware Access, and semantic controls deployed with Model Armor in Gemini platform. Finally, it empowers administrators to fine-tune the end-user experience through comprehensive configuration options, and explains how administrators keep AI deployments secure, compliant, and performant through OpenTelemetry instrumentation and prompt logging.
This course covers techniques for boosting and filtering search results, as well as the implementation of meta tags for advanced search control.
This course provides learners the knowledge to configure Workforce Identity Federation to grant Google Cloud and Gemini access to users that authenticate using a third-party Identity Provider. The curriculum includes theory and demo videos covering workforce identity pools, OIDC and SAML providers, attribute mapping, IAM policies, and troubleshooting guidance.
Kursus ini meninjau fitur keamanan penting Model Armor dan membekali Anda untuk bekerja menggunakan layanan ini. Anda akan mempelajari risiko keamanan yang terkait dengan LLM dan cara Model Armor melindungi aplikasi AI Anda.
This course explores architecting stateful AI agents that use short-term memory within a session or long-term memory services. Additionally, it covers giving agents existing expertise through skills. It details the core pillars of context engineering to facilitate personalized, continuous conversational experiences with expert agents.
In this course, you explore the Code Execution feature of the Gemini platform, which lets AI agents safely generate and run Python code in isolated sandbox environments. You learn how the Agent Sandbox fits into the broader platform architecture, how to configure and operate Code Execution sandboxes using the Agent Platform SDK, and how to integrate code execution into agent workflows with the Agent Development Kit (ADK) in Gemini platform.
In this course, you'll learn to use the Agent Development Kit (ADK) in Gemini platform to build systems where multiple AI agents collaborate on complex tasks. You'll start with the ADK agent model: how ADK represents agents, tools, and runners, and how a single agent is configured and run. You'll then make tools the model can call, persist session state across agents, and instrument the execution lifecycle with callbacks and plugins. Next, you'll orchestrate multiple agents using ADK's template workflow agents and graph-based workflows, and ground them in enterprise data through multi-source retrieval and MCP integrations. Finally, you'll deploy a multi-agent system to Agent Runtime as a managed service and register and share it through Gemini so users across an organization can reach it.
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.
Kursus ini memperkenalkan Gemini Enterprise, platform canggih yang menggabungkan agen AI, penelusuran perusahaan, Gemini Notebook, dan akses data cerdas untuk menyelesaikan tantangan organisasi. Melalui contoh nyata dan eksplorasi langsung, peserta kursus akan dapat mengaitkan kemampuan Gemini Enterprise dengan kebutuhan bisnis nyata, mendeskripsikan arsitekturnya, dan menjelaskan caranya menangani akses data dan privasi di berbagai peran.
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.
In this course, you follow the full application modernization journey. You start by lifting and shifting a web application to a virtual machine, then evolve the architecture by containerizing the application for Kubernetes orchestration, and finally deploy it to a serverless platform.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Membangun Infrastruktur Google Cloud untuk Profesional AWS, yang akan membahas cara mengonfigurasi izin IAM, mengorkestrasi workload menggunakan Kubernetes, meng-hosting aplikasi web menggunakan Compute Engine, dan mengonfigurasi load balancing.
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.
Selesaikan badge keahlian Mengembangkan Aplikasi Serverless di Cloud Run untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: mengintegrasikan Cloud Run dengan Cloud Storage untuk pengelolaan data, membangun sistem asinkron yang tangguh menggunakan Cloud Run dan Pub/Sub, membuat gateway REST API yang didukung Cloud Run, dan membangun serta men-deploy layanan di Cloud Run.
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 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.
Twelve years ago Lily started the Pet Theory chain of veterinary clinics, and has been expanding rapidly. Now, Pet Theory is experiencing some growing pains: their appointment scheduling system is not able to handle the increased load, customers aren't receiving lab results reliably through email and text, and veteranerians are spending more time with insurance companies than with their patients. Lily wants to build a cloud-based system that scales better than the legacy solution and doesn't require lots of ongoing maintenance. The team has decided to go with serverless technology. For the labs in the Google Cloud Run Serverless Quest, you will read through a fictitious business scenario in each lab and assist the characters in implementing a serverless solution. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google…
This content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.
In this course, you learn about Cloud Run functions, Google's serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product that lets you implement single-purpose function code that reponds to HTTP requests and events from your cloud infrastructure.
Agen AI Generatif: Mentransformasi Organisasi Anda adalah kursus kelima dan terakhir dari jalur pembelajaran Pemimpin AI Generatif. Kursus ini membahas cara organisasi menggunakan agen AI generatif kustom untuk membantu mengatasi tantangan bisnis tertentu. Anda akan mendapatkan praktik langsung dalam membangun agen AI generatif dasar, sambil mempelajari komponen agen ini, seperti model, loop penalaran, dan alat.
Aplikasi AI Generatif: Mentransformasi Pekerjaan Anda adalah kursus keempat dari jalur pembelajaran Generative AI Leader. Kursus ini memperkenalkan aplikasi AI generatif Google, seperti Gemini untuk Workspace dan NotebookLM. Kursus ini memandu Anda memahami konsep seperti grounding, retrieval augmented generation, menyusun perintah yang efektif, dan membangun alur kerja otomatis.
AI Generatif: Memahami Lanskap adalah kursus ketiga dari alur pembelajaran Gen AI Leader. AI generatif mengubah cara kita bekerja dan berinteraksi dengan dunia di sekitar kita. Namun, sebagai seorang pemimpin, bagaimana Anda dapat memanfaatkan kekuatan AI untuk mendorong hasil bisnis yang nyata? Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari berbagai lapisan dalam membangun solusi AI generatif, penawaran Google Cloud, dan faktor-faktor yang perlu dipertimbangkan saat memilih solusi.
AI Generatif: Memahami Konsep Dasar adalah kursus kedua dari alur pembelajaran Gen AI Leader. Dalam kursus ini, Anda akan memahami konsep dasar AI generatif dengan mempelajari perbedaan antara AI, ML, dan AI generatif, serta memahami bagaimana berbagai jenis data memungkinkan AI generatif mengatasi tantangan bisnis. Anda juga akan mendapatkan insight tentang strategi Google Cloud untuk mengatasi keterbatasan model dasar dan tantangan utama dalam pengembangan dan deployment AI yang bertanggung jawab dan aman.
Gen AI: Lebih dari Sekadar Chatbot adalah kursus pertama dari jalur pembelajaran Pemimpin AI Generatif dan tidak memiliki prasyarat. Kursus ini bertujuan untuk melampaui pemahaman dasar tentang chatbot guna mengeksplorasi potensi sebenarnya dari AI generatif untuk organisasi Anda. Anda akan mempelajari konsep seperti model dasar dan rekayasa perintah, yang penting untuk memanfaatkan kekuatan AI generatif. Kursus ini juga menjelaskan beberapa pertimbangan penting yang harus dipikirkan saat mengembangkan strategi AI generatif yang sukses untuk organisasi Anda.
Explore the future of generative AI in Google Cloud databases, how Google Cloud uses Duet AI with databases, and how generative AI can be implemented at the orchestration layer. Discover new capabilities in PostgreSQL with SQL and vector search, AlloyDB innovations for generative AI apps, and Duet AI in CloudSpanner. Follow demonstrations for AlloyDB AI, and Duet AI in Cloud Spanner and Database Migration Service.
Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.
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 Gen AI Anda sendiri.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
This course provides comprehensive skills on VM migration, from the initial assessment through the final implementation through presentations, demonstrations, and whiteboard session.
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.
Get Anthos Ready. This Google Kubernetes Engine-centric quest of best practice hands-on labs focuses on security at scale when deploying and managing production GKE environments -- specifically role-based access control, hardening, VPC networking, and binary authorization.
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.
This course provides comprehensive skills on VM migration, from the initial assessment through the final implementation through presentations, demonstrations, and whiteboard sessions.
This intermediate-level quest is unique among Qwiklabs quests. These labs have been curated to give operators hands-on practice with Anthos—a new, open application modernization platform on GCP. Anthos enables you to build and manage modern hybrid applications. Tasks include: installing service mesh, collecting telemetry, and securing your microservices with service mesh policies. This quest is composed of labs targeted to teach you everything you need to know to introduce service mesh, and Anthos, into your next hybrid cloud project.
Get Anthos Ready. Demand for Google Kubernetes Engine is growing, and customers are looking to Google and its partners to provide in-depth technical knowledge. This first Google Kubernetes Engine-centric Quest of best practices hands-on labs will get you started containerizing to modernize in place , and then managing your deployed apps and services -- with monitoring, tracing, and logging.
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.
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.
Quest level dasar ini berbeda dengan penawaran Qwiklabs lainnya. Semua lab yang termasuk dalam level ini telah diseleksi untuk membekali profesional IT dengan praktik langsung tentang berbagai topik dan layanan yang diujikan dalam Sertifikasi Google Cloud Certified Professional Cloud Architect . Dari IAM, hingga jaringan, dan penerapan Kubernetes Engine, quest ini tersusun atas sejumlah lab spesifik yang akan menguji pengetahuan Anda tentang GCP. Harap diketahui bahwa, meskipun praktik dengan lab ini akan meningkatkan keterampilan dan kemampuan Anda, sebaiknya Anda juga mempelajari panduan ujian serta referensi persiapan lain yang tersedia.
This quest of "Challenge Labs" gives the student preparing for the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect certification hands-on practice with common business/technology solutions using Google Cloud architectures. Challenge Labs do not provide the "cookbook" steps, but require solutions to be built with minimal guidance, across many Google Cloud technologies. All labs have activity tracking, and in order to earn this badge you must score 100% in each lab. This quest is not easy and will put your Google Cloud technology skills to the test! Be aware that while practice with these labs will increase your knowledge and abilities, additional study, experience, and background in cloud architecture is recommended to prepare for this certification. Complete this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.