Dafis Nadhif Saputra
Mitglied seit 2024
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Every great app starts with a solid foundation—and that’s exactly what you’ll build here. Spin up VMs, deploy SQL Server, and move data with confidence. But it doesn't stop there. As threats loom and traffic spikes, you’ll step up—locking buckets, defending with Cloud Armor, and scanning for vulnerabilities. It’s your mission to launch fast, stay secure, and keep everything running smoothly—all while working towards an exclusive Google Cloud credential!
Sichern Sie sich das Skill-Logo für Fortgeschrittene, indem Sie den Kurs APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden abschließen – hier lernen Sie die grundlegenden Funktionen der folgenden Machine-Learning- und KI-Technologien kennen: Cloud Vision API, Cloud Translation API und Cloud Natural Language API.
Verdienen Sie das Skill Badge, indem Sie den Kurs Sprachlösungen mit vortrainierten APIs implementieren absolvieren, in dem Sie lernen, wie Sie sprachbezogene API-Tools verwenden, um Sprache zu synthetisieren und zu transkribieren.
Mit dem Skill-Logo „Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln“ weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Bilderkennung, Natural Language Processing, Bildgenerierung mit den leistungsstarken Gemini- und Imagen-Modellen von Google sowie Bereitstellen von Anwendungen auf der Vertex AI-Plattform.
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Monitoring und Verwaltung von Ressourcen in Google Cloud weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: IAM-Berechtigungen erteilen und widerrufen, Monitoring- und Logging-Agents installieren, eine ereignisgesteuerte Cloud Run-Funktion erstellen, bereitstellen und testen.
Der Kurs „Generative KI kennenlernen – Agent Platform“ umfasst eine Reihe von Labs zur Verwendung von generativer KI in Google Cloud. In den Labs lernen Sie, wie Sie die Gemini-Modelle in der Agent Platform verwenden. Sie erfahren, wie Sie Prompts erstellen, Best Practices anwenden und die Modelle für Ideenfindung, Textklassifizierung, Textextraktion, Textzusammenfassung und mehr nutzen. Außerdem zeigen wir Ihnen, wie Sie ein Foundation Model durch benutzerdefiniertes Training in der Agent Platform abstimmen und auf einem Endpunkt in der Agent Platform bereitstellen.
In diesem kurzen Kurs zur Verknüpfung von Anwendungen mit Gemini in Google Cloud lernen Sie die Gemini API und die zugehörigen generativen KI-Modelle kennen. Sie erfahren, wie Sie vom Code aus auf Gemini-Modelle zugreifen. Dabei können Sie die Funktionen der Modelle mithilfe von Text-, Bild- und Videoprompts über eine Anwendung testen.
Machine Learning gehört zu den am schnellsten wachsenden Technologiefeldern – und Google Cloud hat zu dessen Weiterentwicklung maßgeblich beigetragen. Dank zahlreicher APIs bietet Google Cloud ein Tool für nahezu jede Aufgabe im Bereich des maschinellen Lernens. In diesem Kurs für Einsteiger können Sie praktische Erfahrungen mit Machine Learning hinsichtlich der Sprachverarbeitung sammeln. Sie absolvieren Labs, in denen Sie Entitäten aus Text extrahieren, Sentiment- und Syntaxanalysen durchführen und die Speech-to-Text API für Transkriptionen verwenden.
Big Data, Machine Learning und künstliche Intelligenz sind heutzutage sehr wichtige Themen. Diese Technologiefelder bringen jedoch sehr spezielle Anforderungen mit sich und es ist schwierig, einführende Materialien dafür zu finden. Google Cloud bietet nutzerfreundliche Dienste in diesen Bereichen an, die in diesem Kurs für Einsteiger behandelt werden. Verschaffen Sie sich Einblicke in die Nutzung von Tools wie BigQuery, der Cloud Speech API und Video Intelligence.
Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Einen Streaming-Data Lake in Cloud Storage erstellen abschließen. Sie nutzen Pub/Sub, Dataflow und Cloud Storage in Kombination, um einen Streaming-Data Lake in Google Cloud zu erstellen.
Mit dem Skill-Logo Dienstkonten und IAM-Rollen für Google Cloud konfigurieren weisen Sie Grundkenntnisse nach. In diesem Kurs lernen Sie Dienstkonten und benutzerdefinierte Rollen kennen und erfahren, wie Sie mit gcloud Berechtigungen festlegen.
Schließen Sie den Skill-Badge-Kurs Sensitive Data Protection in Google Cloud implementieren ab, um Ihre Kenntnisse in den folgenden Bereichen nachzuweisen: Sensitive Data Protection-Dienste verwenden (einschließlich der Cloud Data Loss Prevention API), um sensible Informationen in Google Cloud zu prüfen, zu entfernen und zu de-identifizieren.
Weisen Sie mit einem Skill-Logo Ihre Kenntnisse über Streamanalyse in BigQuery nach. In diesem Kurs wenden Sie sowohl Pub/Sub und Dataflow als auch BigQuery an, um Daten für die Analyse zu streamen.
Mit dem Skill-Logo zum Einsteigerkurs Über Apps Script Google Workspace mit BigQuery-Daten verbinden weisen Sie nach, dass Sie Workspace-Produkte über AppSheet mit BigQuery verbinden können.
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Datenerfassung mit Document AI automatisieren weisen Sie Grundkenntnisse nach. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit Document AI Daten extrahieren, verarbeiten und erheben.
Mit dem Skill-Logo Data Mesh mit Knowledge Catalog aufbauen weisen Sie die folgenden Kenntnisse nach: Aufbauen eines Data Mesh mit Knowledge Catalog für mehr Datensicherheit, Governance und Discovery in Google Cloud. Sie fördern und testen Ihre Fähigkeiten beim Tagging von Assets, Zuweisen von IAM-Rollen und Bewerten der Datenqualität in Knowledge Catalog.
Erhalten Sie ein Skill-Logo, für den Abschluss der Aufgabenreihe Sentimentanalyse mit der Natural Language API, in der Sie lernen, wie die API die Stimmung eines Textes bestimmt.
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Informationen aus BigQuery-Daten ableiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Schreiben von SQL-Abfragen, Abfragen öffentlicher Tabellen, Laden von Beispieldaten in BigQuery, Beheben häufig auftretender Syntaxfehler mithilfe der Abfragevalidierung in BigQuery und Erstellen von Berichten in Data Studio durch Herstellen einer Verbindung zu BigQuery-Daten.
Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.
Mit dem Skill-Logo zum Kurs ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgendem Bereich nach: Erstellen und Bewerten von Machine-Learning-Modellen mit BigQuery ML, um Datenvorhersagen zu treffen.
Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Sprache und Text mit Google APIs analysieren abschließen, in der Sie lernen, wie Sie die Natural Language API und die Speech API in praxisnahen Umgebungen einsetzen.
Mit dem Skill-Logo zum Kurs ML-Lösungen mit Vertex AI erstellen und bereitstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse nach. Sie lernen in diesem Kurs, wie Sie die Vertex AI-Plattform von Google Cloud, AutoML und benutzerdefinierte Trainingsdienste nutzen, um Machine-Learning-Modelle zu trainieren, zu bewerten, abzustimmen, zu erklären und bereitzustellen. Dieser Kurs richtet sich an professionelle Data Scientists und Machine Learning Engineers. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über Produkte und Dienste von Google Cloud belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Umgebung anzuwenden. Absolvieren Sie diese Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein digitales Abzeichen zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Google Cloud Compute: Grundlagen abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie Compute Engine bei der Arbeit mit virtuellen Maschinen (VMs), nichtflüchtigen Speichern und Webservern nutzen.
Schließen Sie die Aufgabenreihe Cloud-Speicher- und Datenschutzlösungen implementieren ab und sichern Sie sich ein Skill-Logo für den Kurs. Sie erfahren, wie Sie einen Cloud Storage-Bucket erstellen, die Cloud Storage-Befehlszeile verwenden und Objekte in einem Bucket mit der Bucket-Sperre schützen.
Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Google Cloud-Netzwerk einrichten abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie grundlegende Netzwerkaufgaben in Google Cloud ausführen. Sie richten ein benutzerdefiniertes Netzwerk ein, fügen Firewallregeln für Subnetze hinzu, erstellen VMs und testen dann die Latenz bei der Kommunikation zwischen den VMs.
Mit dem Skill-Logo für den Kurs Bilder mit TensorFlow in Google Cloud klassifizieren erwerben Sie Kenntnisse in der Verwendung von TensorFlow und Vertex AI zum Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen. Sie arbeiten hauptsächlich mit nutzerverwalteten Vertex AI Workbench-Notebooks.
Da die Nutzung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Unternehmen weiter zunimmt, wird auch deren verantwortungsbewusste Entwicklung ein immer wichtigeres Thema. Dabei ist es für viele schwierig, die Überlegungen zur verantwortungsbewussten Anwendung von KI in die Praxis umzusetzen. Wenn Sie wissen möchten, wie sich die verantwortungsbewusste Anwendung von KI in die Praxis umsetzen, also operationalisieren lässt, finden Sie in diesem Kurs entsprechende Hilfestellungen. In diesem Kurs erfahren Sie, wie dies mit Google Cloud heutzutage möglich ist, inklusive entsprechender Best Practices und Erkenntnisse. Es wird gezeigt, welches Framework Google Cloud bietet, um einen eigenen Ansatz für die verantwortungsbewusste Anwendung von KI zu entwickeln.
In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird erklärt, was verantwortungsbewusste Anwendung von KI bedeutet, warum sie wichtig ist und wie Google dies in seinen Produkten berücksichtigt. Darüber hinaus werden die 7 KI-Grundsätze von Google behandelt.
In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird untersucht, was Large Language Models (LLM) sind, für welche Anwendungsfälle sie genutzt werden können und wie die LLM-Leistung durch Feinabstimmung von Prompts gesteigert werden kann. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, die das Entwickeln eigener Anwendungen basierend auf generativer KI ermöglichen.
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Bereinigen von Daten mit Dataprep von Trifacta, Ausführen von Datenpipelines in Dataflow, Erstellen von Clustern und Ausführen von Apache Spark-Jobs in Managed Service for Apache Spark sowie Aufrufen von ML-APIs, einschließlich der Cloud Natural Language API, Cloud Speech-to-Text API und Video Intelligence API.
Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs „Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten“ abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie eine speicherorientierte Cloud-Infrastruktur mithilfe der grundlegenden Funktionen der folgenden Technologien erstellen und verbinden: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions und Pub/Sub.
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: virtuelle Maschinen in der Compute Engine erstellen und bereitstellen und Netzwerk- und Application Load Balancer konfigurieren.
Die Kursreihe „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richtet sich an Personen mit geringen oder gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud Computing. Sie bietet einen Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich. Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren. Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden: 1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen 2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud 3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud 4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud Im letzten Kurs der Reihe geht es um verwaltete Big-Data-Dienste, maschinelles Lernen und dessen Vorzüge sowie die Möglichkeit, Ihre Google Cloud-Kompetenzen durch den Erwerb von Skill-L…
Die Kurse „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richten sich an Personen mit wenigen bis gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud-Computing Sie bieten einen detaillierten Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich. Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren. Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden: 1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen 2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud 3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud 4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud Dieser dritte Kurs behandelt Tools zur Cloud-Automatisierung- und -Verwaltung sowie den Aufbau sicherer Netzwerke.
Die Kursreihe „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richtet sich an Personen mit wenigen bis gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud-Computing. Sie bietet einen detaillierten Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich. Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren. Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden: 1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen 2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud 3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud 4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud
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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird erklärt, was generative KI ist, wie sie genutzt wird und wie sie sich von herkömmlichen Methoden für Machine Learning unterscheidet. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, mit denen Sie eigene generative KI-Anwendungen entwickeln können.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Mit Security Command Center gegen Bedrohungen und Sicherheitslücken vorgehen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in den folgenden Bereichen nach: Bedrohungen für Umgebungen verhindern und bewältigen, Sicherheitslücken in Anwendungen erkennen und beseitigen sowie auf Sicherheitsanomalien reagieren.
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Die Kursreihe „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richtet sich an Personen mit geringen oder gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud Computing. Sie bietet einen detaillierten Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich. Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren. Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden: 1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen 2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud 3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud 4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud Diese Kursreihe bietet einen Überblick über Cloud-Computing, verschiedene Nutzungsmöglichkeiten von Google Cloud und verschiedene Computing-Optionen.
This course consists of a series of labs, designed to provide the learner hands-on experience performing a variety of tasks pertaining to setup and maintenance of their Google VPC networks.
Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen abschließen. Dabei lernen Sie verschiedene netzwerkbezogene Ressourcen kennen, mit denen Sie Ihre Anwendungen in Google Cloud erstellen, skalieren und schützen können.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Grundlegende Sicherheitsfunktionen in Google Cloud implementieren weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Erstellen und Zuweisen von Rollen mit Identity and Access Management (IAM); Erstellen und Verwalten von Dienstkonten; Herstellen einer privaten Verbindung zwischen Virtual Private Cloud-Netzwerken (VPC); Beschränken des Anwendungszugriffs mithilfe von Identity-Aware Proxy; Verwalten von Schlüsseln und verschlüsselten Daten mit Cloud Key Management Service (KMS); und Erstellen eines privaten Kubernetes-Clusters.
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