Selesaikan badge keahlian pengantar Desain Perintah dalam Vertex AI untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: rekayasa perintah, analisis gambar, dan teknik generatif multimodal, dalam Vertex AI. Pelajari cara membuat perintah yang efektif, memandu output AI generatif, dan menerapkan model Gemini dalam skenario pemasaran di dunia nyata.
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.
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.
Kursus ini memperkenalkan kemampuan AI dan machine learning (ML) Google Cloud, dengan fokus pada pengembangan project AI generatif dan prediktif. Kursus ini akan membahas berbagai teknologi, produk, dan alat yang tersedia di seluruh siklus proses data ke AI, yang memberdayakan data scientist, developer AI, dan engineer ML untuk meningkatkan keahlian mereka melalui latihan interaktif.
Business professionals in non-technical roles have a unique opportunity to lead or influence machine learning projects. If you have questions about machine learning and want to understand how to use it, without the technical jargon, this course is for you. Learn how to translate business problems into machine learning use cases and vet them for feasibility and impact. Find out how you can discover unexpected use cases, recognize the phases of an ML project and considerations within each, and gain confidence to propose a custom ML use case to your team or leadership or translate the requirements to a technical team.
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.
Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.
Bukan rahasia lagi bahwa machine learning adalah salah satu bidang yang berkembang paling cepat di ranah teknologi, dan Google Cloud Platform telah berperan penting dalam memajukan pengembangannya. Dengan berbagai API, GCP memiliki alat untuk hampir semua tugas machine learning. Dalam kursus pengantar ini, Anda akan melakukan praktik langsung dengan machine learning sebagaimana diterapkan pada pemrosesan bahasa, melalui serangkaian lab yang akan memungkinkan Anda mengekstrak entity dari teks, melakukan analisis sentimen dan sintaksis, serta menggunakan Speech to Text API untuk melakukan transkripsi.
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.
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 Dataproc, dan memanggil beberapa ML API, termasuk Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, dan Video Intelligence API.
Selesaikan kursus badge keahlian tingkat menengah Mengelola Kubernetes di Google Cloud untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: mengelola deployment dengan kubectl, memantau serta menjalankan proses debug aplikasi di Google Kubernetes Engine (GKE), dan menggunakan teknik continuous delivery.
Selesaikan badge keahlian pengantar Memantau dan Mengelola Resource Google Cloud untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: memberikan dan mencabut izin IAM; menginstal agen logging serta pemantauan; membuat, men-deploy, dan menguji fungsi Cloud Run berbasis peristiwa.
Selesaikan badge keahlian pengantar Membuat dan Mengelola Instance Cloud SQL untuk PostgreSQL untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: memigrasikan, mengonfigurasi, dan mengelola Instance dan database Cloud SQL untuk PostgreSQL.
Selesaikan badge keahlian pengantar Membuat dan Mengelola Instance AlloyDB untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: melakukan operasi inti AlloyDB dan tugas, bermigrasi ke AlloyDB dari PostgreSQL, mengelola database AlloyDB, dan mempercepat kueri analisis menggunakan Columnar Engine AlloyDB.
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.
Dapatkan Badge Keahlian tingkat menengah dengan menyelesaikan kursus badge keahlian Mengklasifikasikan Gambar dengan TensorFlow di Google Cloud, tempat Anda mempelajari cara menggunakan TensorFlow dan Vertex AI untuk membuat dan melatih model machine learning. Anda akan banyak berinteraksi dengan notebook yang dikelola pengguna di Vertex AI Workbench.
Selesaikan kursus badge keahlian pengantar Membangun Objek LookML di Looker untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat dimensi dan ukuran, tabel turunan, serta tampilan baru; menetapkan filter ukuran dan berdasarkan persyaratan; memperbarui dimensi dan ukuran; membangun dan menyempurnakan Eksplorasi; menggabungkan tabel ke Eksplorasi yang ada; dan memutuskan objek yang akan dibuat berdasarkan persyaratan bisnis.
Kursus Penjelajah AI Generatif - Vertex AI adalah sekumpulan lab yang membahas cara menggunakan AI Generatif di Google Cloud. Melalui lab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan model dalam rangkaian Vertex AI PaLM API, termasuk text-bison, chat-bison, dan textembedding-gecko. Anda juga akan mempelajari desain perintah, praktik terbaik, serta cara menggunakannya untuk pencarian ide, klasifikasi teks, ekstraksi teks, peringkasan teks, dan banyak lagi. Anda juga akan mempelajari cara menyesuaikan model dasar dengan melatihnya melalui pelatihan kustom Vertex AI dan men-deploy-nya ke endpoint Vertex AI.
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.
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.
In this course you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.
Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.
Want to turn your marketing data into insights and build dashboards? Bring all of your data into one place for large-scale analysis and model building. Get repeatable, scalable, and valuable insights into your data by learning how to query it and using BigQuery. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.
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.
Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
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 Dataproc, dan memanggil beberapa ML API, termasuk Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, dan Video Intelligence API.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Arsitektur Cloud: Merancang, Mengimplementasikan, dan Mengelola untuk menunjukkan keahlian Anda dalam hal berikut: men-deploy situs yang dapat diakses secara publik menggunakan server web Apache, mengonfigurasi VM Compute Engine menggunakan skrip startup, mengonfigurasi RDP yang aman menggunakan Bastion host Windows dan aturan firewall, membangun dan men-deploy image Docker ke cluster Kubernetes serta kemudian mengupdatenya, membuat instance CloudSQL, dan mengimpor database MySQL. Kursus badge keahlian ini merupakan referensi yang bagus untuk memahami topik yang akan muncul di ujian sertifikasi Professional Cloud Architect Tersertifikasi Google Cloud.
Selesaikan badge keahlian Men-deploy Aplikasi Kubernetes di Google Cloud tingkat menengah untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut ini: mengonfigurasi dan membangun image container Docker, membuat dan mengelola cluster Google Kubernetes Engine (GKE), memanfaatkan kubectl untuk pengelolaan cluster yang efisien, dan men-deploy aplikasi Kubernetes dengan praktik continuous delivery (CD) yang andal.
Kursus pengantar ini unik dibandingkan penawaran kursus lainnya. Semua lab dalam kursus ini telah diseleksi untuk membekali profesional IT dengan praktik langsung terkait berbagai topik dan layanan yang muncul di Sertifikasi Associate Cloud Engineer yang Tersertifikasi Google Cloud. Dari IAM, networking, hingga deployment Kubernetes Engine, kursus ini terdiri atas beberapa lab khusus yang akan menguji pengetahuan Anda terkait Google Cloud. Perlu diketahui bahwa meskipun praktik dalam lab akan meningkatkan keterampilan dan kemampuan Anda, sebaiknya Anda juga meninjau panduan ujian dan referensi persiapan lainnya yang tersedia.
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.
Dapatkan badge keahlian pengantar dengan menyelesaikan kursus badge keahlian Membangun Situs di Google Cloud. Kursus ini didasarkan pada serial Get Cooking in Cloud dan mencakup:Men-deploy situs di Cloud RunMenghosting aplikasi web di Compute EngineMembuat, men-deploy, dan menskalakan situs Anda di Google Kubernetes EngineBermigrasi dari aplikasi monolitik ke arsitektur microservice menggunakan Cloud Build