In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
In this second installment of the Dataflow course series, we are going to be diving deeper on developing pipelines using the Beam SDK. We start with a review of Apache Beam concepts. Next, we discuss processing streaming data using windows, watermarks and triggers. We then cover options for sources and sinks in your pipelines, schemas to express your structured data, and how to do stateful transformations using State and Timer APIs. We move onto reviewing best practices that help maximize your pipeline performance. Towards the end of the course, we introduce SQL and Dataframes to represent your business logic in Beam and how to iteratively develop pipelines using Beam notebooks.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Ini adalah kursus keempat dari lima kursus dalam Sertifikat Keamanan Siber Google Cloud. Dalam kursus ini, Anda akan berfokus pada pengembangan kemampuan dalam logging, keamanan, dan pemantauan pemberitahuan, serta teknik untuk memitigasi serangan. Anda akan mendapatkan pengetahuan berharga dalam menyesuaikan feed ancaman, mengelola insiden, menangani komunikasi krisis, melakukan analisis akar penyebab, serta menguasai respons insiden dan komunikasi pasca-peristiwa. Dengan menggunakan alat Google Cloud, Anda akan mempelajari cara mengidentifikasi indikator gangguan dan mempersiapkan keberlanjutan bisnis dan pemulihan dari bencana. Selain keterampilan teknis ini, Anda akan terus memperbarui resume dan mempraktikkan teknik wawancara.
Ini adalah kursus ketiga dari lima kursus dalam Sertifikat Keamanan Siber Google Cloud. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari prinsip pengelolaan identitas dan kontrol akses dalam lingkungan cloud, yang mencakup elemen penting seperti AAA (Autentikasi, Otorisasi, dan Audit), penanganan kredensial, dan pengelolaan sertifikat. Anda juga akan mempelajari topik penting dalam pengelolaan ancaman dan kerentanan, prinsip berbasis cloud, dan langkah-langkah perlindungan data. Setelah menyelesaikan kursus ini, Anda akan memperoleh keterampilan dan pengetahuan yang diperlukan untuk mengamankan resource berbasis cloud dan melindungi informasi organisasi yang sensitif. Selain itu, Anda akan mempelajari referensi terkait karier dan mengasah teknik wawancara, sehingga mempersiapkan Anda untuk langkah selanjutnya dalam perjalanan profesional Anda.
Pengantar ini adalah kursus kelima dari lima kursus dalam Sertifikat Keamanan Siber Google Cloud. Pada kursus ini, Anda akan menggabungkan dan menerapkan konsep-konsep utama, seperti prinsip keamanan cloud, manajemen risiko, identifikasi kerentanan, manajemen insiden, dan komunikasi krisis dalam project akhir yang interaktif. Selain itu, Anda akan menyelesaikan pembaruan resume dan mempraktikkan semua teknik wawancara baru yang telah dipelajari, sehingga Anda siap untuk melamar dan mengikuti wawancara kerja di bidang ini dengan percaya diri.
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.
Ini adalah kursus kelima dari lima kursus dalam Sertifikat Analisis Data Google Cloud. Dalam kursus ini, Anda akan menggabungkan dan menerapkan pengetahuan serta keterampilan dasar dari kursus 1 sampai 4 dalam project akhir praktis yang berfokus pada project siklus proses data secara keseluruhan. Anda akan mempraktikkan penggunaan alat berbasis cloud untuk mengumpulkan, menyimpan, memproses, menganalisis, memvisualisasikan, dan mengomunikasikan insight data secara efektif. Pada akhir kursus, Anda akan menyelesaikan project yang menunjukkan kemahiran Anda dalam menyusun data secara efektif dari berbagai sumber, mempresentasikan solusi kepada berbagai pemangku kepentingan, dan memvisualisasikan insight data menggunakan software berbasis cloud. Anda juga akan memperbarui resume Anda dan mempraktikkan teknik wawancara untuk membantu mempersiapkan diri melamar pekerjaan dan menghadapi wawancara.
Ini adalah kursus kedua dari lima kursus dalam Sertifikat Keamanan Siber Google Cloud. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari framework pengelolaan risiko cloud yang banyak digunakan, mempelajari domain keamanan, siklus proses kepatuhan, dan standar industri seperti HIPAA, NIST CSF, dan SOC. Anda akan mengembangkan keterampilan identifikasi risiko, penerapan kontrol keamanan, evaluasi kepatuhan, dan pengelolaan perlindungan data. Selain itu, Anda akan mendapatkan pengalaman langsung dengan alat Google Cloud dan multi-cloud yang spesifik untuk risiko dan kepatuhan. Kursus ini juga mencakup teknik persiapan wawancara dan lamaran kerja, yang menawarkan fondasi komprehensif untuk memahami dan secara efektif menavigasi lanskap kompleks pengelolaan risiko cloud.
Ini adalah kursus kedua dari lima kursus dalam Sertifikat Analisis Data Google Cloud. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara data disusun dan diatur. Anda akan mendapatkan pengalaman langsung dalam mengelola arsitektur lakehouse data dan komponen cloud seperti BigQuery, Google Cloud Storage, dan Dataproc untuk menyimpan, menganalisis, serta memproses set data besar secara efisien.
Ini adalah kursus keempat dari lima kursus dalam Sertifikat Analisis Data Google Cloud. Dalam kursus ini, Anda akan berfokus pada pengembangan keterampilan dalam lima tahap utama visualisasi data di cloud: bercerita, membuat perencanaan, melakukan eksplorasi data, membuat visualisasi, dan berbagi data dengan orang lain. Anda juga akan mendapatkan pengalaman menggunakan keterampilan UI/UX untuk membuat wireframe visualisasi berbasis cloud yang berdampak dan bekerja dengan alat visualisasi data berbasis cloud untuk mengeksplorasi set data, membuat laporan, serta membangun dasbor yang mendorong keputusan dan meningkatkan kolaborasi.
Ini adalah kursus ketiga dari lima kursus dalam Sertifikat Analisis Data Google Cloud. Dalam kursus ini, Anda akan memulai dengan mendapatkan ringkasan tentang perjalanan data, mulai dari pengumpulan hingga insight. Kemudian Anda akan mempelajari cara menggunakan SQL untuk mengubah data mentah menjadi format yang dapat digunakan. Selanjutnya, Anda akan mempelajari cara mengubah volume data yang besar menggunakan pipeline data. Terakhir, Anda akan memperoleh pengalaman dalam menerapkan strategi transformasi pada set data yang nyata untuk memenuhi kebutuhan bisnis.
Pengantar ini adalah kursus pertama dari lima kursus dalam Sertifikat Keamanan Siber Google Cloud. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari dasar-dasar pengamanan cyber, termasuk siklus proses keamanan, transformasi digital, dan konsep utama cloud computing. Anda akan mengidentifikasi alat umum yang digunakan analis keamanan cloud tingkat pemula untuk mengotomatiskan tugas.
Ini adalah kursus pertama dari lima kursus dalam Sertifikat Analisis Data Google Cloud. Dalam kursus ini, Anda akan mendefinisikan bidang analisis data cloud dan menjelaskan peran serta tanggung jawab seorang analis data cloud terkait akuisisi, penyimpanan, pemrosesan, dan visualisasi data. Anda akan mempelajari arsitektur alat berbasis Google Cloud, seperti BigQuery dan Cloud Storage, serta cara penggunaannya untuk menyusun, menampilkan, dan melaporkan data secara efektif.
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.
Saat organisasi memindahkan data dan aplikasi mereka ke cloud, mereka harus menghadapi dinamika tantangan keamanan yang berkembang pesat. Kursus ini membahas dasar-dasar keamanan cloud, nilai infrastruktur Google Cloud yang aman dari desain, dan strategi defense in depth, sekaligus memaparkan cara operasi berbasis AI dan alat kepatuhan membantu organisasi memenuhi persyaratan peraturan global yang ketat. 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.
Kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML) mewakili evolusi penting dalam teknologi informasi yang dengan cepat mentransformasi berbagai industri. Berinovasi dengan Kecerdasan Buatan Google Cloud membahas cara organisasi menggunakan AI dan ML untuk mentransformasi proses bisnis mereka. 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.
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.
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.
Dalam kursus ini, Anda akan belajar tentang data engineering on Google Cloud, peran dan tanggung jawab data engineer, dan bagaimana hal tersebut terhubung dengan penawaran yang disediakan oleh Google Cloud. Anda juga akan mempelajari cara untuk mengatasi tantangan terkait data engineering.
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.