Gabung Login

Terapkan keterampilan Anda di Konsol Google Cloud

Lidia Torres Entrena

Menjadi anggota sejak 2023

Diamond League

18015 poin
Pengantar Analisis Data di Google Cloud Earned Mei 6, 2024 EDT
Responsible AI: Menerapkan Prinsip AI dengan Google Cloud Earned Apr 21, 2024 EDT
Pengantar Responsible AI Earned Apr 21, 2024 EDT
Pengantar Model Bahasa Besar Earned Apr 21, 2024 EDT
Pengantar AI Generatif Earned Apr 21, 2024 EDT
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned Jan 16, 2024 EST
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned Jan 15, 2024 EST
Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud Earned Jan 13, 2024 EST
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights Earned Jan 10, 2024 EST

Dalam kursus tingkat pemula ini, Anda akan mempelajari alur kerja Analisis Data di Google Cloud dan alat yang dapat Anda gunakan untuk mengeksplorasi, menganalisis, dan memvisualisasikan data, serta membagikan temuan Anda dengan para pemangku kepentingan. Dengan menggunakan studi kasus serta lab interaktif, materi, dan kuis/demo, kursus ini akan mendemonstrasikan cara menghasilkan data bersih hingga visualisasi dan dasbor yang menghasilkan dampak dari set data mentah. Entah Anda sudah bekerja dengan data dan ingin mempelajari cara sukses di Google Cloud, atau ingin mengembangkan karier Anda, kursus ini akan membantu Anda memulai. Hampir semua orang yang melakukan atau menggunakan analisis data dalam pekerjaan mereka dapat mengambil manfaat dari kursus ini.

Pelajari lebih lanjut

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

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

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 mencakup Alat-alat Google yang dapat membantu Anda mengembangkan aplikasi AI Generatif Anda sendiri.

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

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

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 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