Christopher Sommers
Menjadi anggota sejak 2023
Menjadi anggota sejak 2023
This course helps learners create a study plan for the PCA (Professional Cloud Architect) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.
Welcome to Observability in Google Cloud, the second part of a two-part course series. It is suggested that you complete part 1, Logging and Monitoring in Google Cloud, prior to taking this course. This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
This course helps learners prepare for the Professional Cloud Security Engineer (PCSE) Certification exam. Learners will be exposed to and engage with exam topics through a series of lectures, diagnostic questions, and knowledge checks. After completing this course, learners will have a personalized workbook that will guide them through the rest of their certification readiness journey.
This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices. Using lectures and hands-on labs, you learn how to use Workflows, Eventarc, Cloud Tasks, and Cloud Scheduler to build microservices applications on 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.
Explore the fundamentals of Flutter application development in this hands-on quest! Within this quest, you will build a "Hello World" Flutter application, design a frontend for a shopping application, and learn how to connect your Flutter applications to backend services. Each lab in this quest utilizes a pre-provisioned development environment allowing minimal setup to get into the application code!
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.
Kursus singkat tentang cara mengintegrasikan aplikasi dengan model Gemini 1.0 Pro di Google Cloud ini akan membantu Anda memahami Gemini API dan model AI generatif. Kursus ini menjelaskan cara mengakses model Gemini 1.0 Pro dan Gemini 1.0 Pro Vision dari kode. Anda dapat menguji kemampuan model dengan perintah teks, gambar, dan video dari aplikasi.
Introduction to Cloud Identity serves as the starting place for any new Cloud Identity, Identity/Access Management/Mobile Device Management admins as they begin their journey of managing and establishing security and access management best practices for their organization. This 15-30 hour accelerated, one-week course will leave you feeling confident to utilize the basic functions of the Admin Console to manage users, control access to services, configure common security settings, and much more. Through a series of introductory lessons, step-by-step hands-on exercises, Google knowledge resources, and knowledge checks, learners can expect to leave this training with all of the skills they need to get started as new Cloud Identity Administrators.
Selesaikan kursus badge keahlian Memperkaya Metadata dan Penemuan Data BigLake untuk menunjukkan keterampilan dalam menggunakan BigQuery, BigLake, dan Dataplex Universal Catalog. Anda akan membuat tabel BigLake, lalu memperkaya pengelolaan metadata dan penemuan data dalam tabel.
In this Quest, the experienced user of Google Cloud will learn how to describe and launch cloud resources with Terraform, an open source tool that codifies APIs into declarative configuration files that can be shared amongst team members, treated as code, edited, reviewed, and versioned. In these nine hands-on labs, you will work with example templates and understand how to launch a range of configurations, from simple servers, through full load-balanced applications.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Mengembangkan Jaringan Google Cloud Anda yang berisi pelajaran tentang berbagai cara untuk men-deploy dan memantau aplikasi, termasuk cara: menjelajahi peran IAM dan menambahkan/menghapus akses project, membuat jaringan VPC, men-deploy dan memantau VM Compute Engine, menulis kueri SQL, men-deploy dan memantau VM di Compute Engine, serta men-deploy aplikasi menggunakan Kubernetes dengan beberapa pendekatan deployment.
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications. In this course, you learn about the fundamentals of Cloud Run, its resource model and the container lifecycle. You learn about service identities, how to control access to services, and how to develop and test your application locally before deploying it to Cloud Run. The course also teaches you how to integrate with other services on Google Cloud so you can build full-featured applications.
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.
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.
Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara Gemini, kolaborator berteknologi AI generatif dari Google Cloud, membantu developer membangun aplikasi. Anda akan mempelajari cara memanfaatkan Gemini untuk menjelaskan kode, merekomendasikan layanan Google Cloud, dan membuat kode untuk aplikasi Anda. Dengan lab interaktif, Anda akan merasakan peningkatan alur kerja pengembangan aplikasi menggunakan Gemini. Duet AI berganti nama menjadi Gemini, yang merupakan model generasi berikutnya dari kami.
Complete the introductory Build LangChain Applications using Vertex AI skill badge to learn how to build Generative AI applications using LangChain and the Retrieval Augmented Generation (RAG) technique for text-based content, powered by Vertex AI's advanced Generative AI capabilities. Discover how to integrate powerful large language models (LLMs) with search and retrieval workflows, boosting the accuracy and relevance of your generated content. Earn a Google Cloud skill badge and showcase your expertise by completing the course and its final assessment challenge lab.
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.
Gemini untuk Google Workspace adalah add-on yang menyediakan fitur AI generatif bagi pelanggan di Google Workspace. Dalam jalur pembelajaran ini, Anda akan mempelajari berbagai fitur penting di Gemini dan cara penggunaannya untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi di Google Workspace.
This course helps you structure your preparation for the Professional Cloud Engineer exam. You will learn about the Google Cloud domains covered by the exam and how to create a study plan to improve your domain knowledge.
Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari bagaimana Gemini, kolaborator yang didukung AI generatif dari Google Cloud, membantu administrator menyediakan infrastruktur. Anda akan mempelajari cara memerintah Gemini untuk menjelaskan infrastruktur, men-deploy cluster GKE, dan memperbarui infrastruktur yang ada. Dengan menggunakan lab interaktif, Anda akan melihat bagaimana Gemini meningkatkan alur kerja deployment GKE. Duet AI berganti nama menjadi Gemini, yang merupakan model generasi berikutnya dari kami.
As organizations move their data and applications to the cloud, they must address new security challenges. The Trust and Security with Google Cloud course explores the basics of cloud security, the value of Google Cloud's multilayered approach to infrastructure security, and how Google earns and maintains customer trust in the cloud. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) represent an important evolution in information technologies that are quickly transforming a wide range of industries. “Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence” explores how organizations can use AI and ML to transform their business processes. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus badge keahlian Mulai Menggunakan Eventarc. Dalam kursus ini, Anda akan menggunakan Eventarc untuk membuat pemicu peristiwa untuk berbagai resource, termasuk topik Pub/Sub dan bucket Cloud Storage.
Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities. This course teaches you to use Generative AI App Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.
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.
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.
This course, Exploring Data Transformation with Google Cloud - Locales, is intended for non-English learners. If you want to take this course in English, please enroll in Exploring Data Transformation with Google Cloud. Cloud technology can bring great value to an organization, and combining the power of cloud technology with data has the potential to unlock even more value and create new customer experiences.“Exploring Data Transformation with Google Cloud” explores the value data can bring to an organization and ways Google Cloud can make data useful and accessible.Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
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.
This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Learners will get hands-on practice using Vertex AI Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.
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.
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.
In this course, you learn about containers and how to build, and package container images. The content in this course includes best practices for creating and securing containers, and provides an introduction to Cloud Run and Google Kubernetes Engine for application developers.
Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.
In this course, you'll learn about Kubernetes and Google Kubernetes Engine (GKE) security; logging and monitoring; and using Google Cloud managed storage and database services from within GKE. This is the second course of the Architecting with Google Kubernetes Engine series. After completing this course, enroll in the Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process course or the Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos course.
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.
The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.
Cloud technology on its own only provides a fraction of the true value to a business; When combined with data–lots and lots of it–it has the power to truly unlock value and create new experiences for customers. In this course, you'll learn what data is, historical ways companies have used it to make decisions, and why it is so critical for machine learning. This course also introduces learners to technical concepts such as structured and unstructured data. database, data warehouse, and data lakes. It then covers the most common and fastest growing Google Cloud products around data.
In this quest you will get hands-on experience writing infrastructure as code with Terraform.
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.
Dapatkan badge keahlian Pengantar dengan menyelesaikan kursus Bangun Aplikasi Serverless dengan Cloud Run Functions, tempat Anda mempelajari cara menggunakan Cloud Run Functions melalui Konsol Google Cloud dan di command line.
Looking to build or optimize your data warehouse? Learn best practices to Extract, Transform, and Load your data into Google Cloud with BigQuery. In this series of interactive labs you will create and optimize your own data warehouse using a variety of large-scale BigQuery public datasets. 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. 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 Cloud digital badge.
It's no secret that machine learning is one of the fastest growing fields in tech, and Google Cloud 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 APIs by taking labs like Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API. Looking for a hands-on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? Enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
Kursus akselerasi sesuai permintaan ini memperkenalkan peserta pada infrastruktur dan layanan platform yang komprehensif dan fleksibel yang disediakan oleh Google Cloud. Melalui kombinasi video materi edukasi, demo, dan lab interaktif, peserta akan mengeksplorasi dan men-deploy berbagai elemen solusi, termasuk membuat interkoneksi jaringan yang aman, load balancing, penskalaan otomatis, otomatisasi infrastruktur, serta layanan terkelola.
In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.
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.
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.
Obtain a competitive advantage through DevOps. DevOps is an organizational and cultural movement that aims to increase software delivery velocity, improve service reliability, and build shared ownership among software stakeholders. In this course you will learn how to use Google Cloud to improve the speed, stability, availability, and security of your software delivery capability. DevOps Research and Assessment has joined Google Cloud. How does your team measure up? Take this five question multiple-choice quiz and find out!
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 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 praktis, peserta akan mengeksplorasi dan men-deploy berbagai elemen solusi, termasuk komponen infrastruktur seperti jaringan, sistem, dan layanan aplikasi. Kursus ini juga membahas cara men-deploy solusi praktis termasuk kunci enkripsi yang disediakan pelanggan, pengelolaan keamanan dan akses, kuota dan penagihan, serta pemantauan resource.
Jika Anda adalah developer cloud pemula yang mencari praktik langsung di luar Google Cloud Essentials, kursus ini cocok untuk Anda. Anda akan mendapatkan pengalaman praktis melalui lab yang mendalami Cloud Storage dan layanan aplikasi utama lainnya seperti Monitoring dan Cloud Functions. Anda akan mengembangkan keahlian berharga yang dapat diterapkan untuk inisiatif Google Cloud apa pun.
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.
This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.
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.
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.
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.
In this course, "Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations," you get a review of the layout and principles of Google Cloud, followed by an introduction to creating and managing software containers and an introduction to the architecture of Kubernetes. This is the first course of the Architecting with Google Kubernetes Engine series. After completing this course, enroll in the Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads course.
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.
Selamat datang di kursus Mulai Menggunakan Google Kubernetes Engine. Jika Anda tertarik dengan Kubernetes, lapisan software yang berada di antara aplikasi Anda dan infrastruktur hardware Anda, maka Anda berada di tempat yang tepat! Google Kubernetes Engine menghadirkan Kubernetes sebagai layanan terkelola di Google Cloud. Tujuan kursus ini adalah untuk memperkenalkan dasar-dasar Google Kubernetes Engine, atau GKE, sebagaimana umumnya disebut, dan cara membuat aplikasi dalam container dan menjalankannya di Google Cloud. Kursus ini dimulai dengan pengantar dasar tentang Google Cloud, lalu dilanjutkan dengan ringkasan container dan Kubernetes, arsitektur Kubernetes, dan operasi Kubernetes.
Kursus ini membantu Anda menyusun persiapan untuk ujian Associate Cloud Engineer. Anda akan mempelajari domain Google Cloud yang tercakup dalam ujian dan cara membuat rencana belajar untuk meningkatkan pengetahuan domain Anda.
This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
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.
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.
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.
This course provides an introduction to using Terraform for Google Cloud. It enables learners to describe how Terraform can be used to implement infrastructure as code and to apply some of its key features and functionalities to create and manage Google Cloud infrastructure. Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources using Terraform.
Organizations of all sizes are embracing the power and flexibility of the cloud to transform how they operate. However, managing and scaling cloud resources effectively can be a complex task. Scaling with Google Cloud Operations explores the fundamental concepts of modern operations, reliability, and resilience in the cloud, and how Google Cloud can help support these efforts. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Many traditional enterprises use legacy systems and applications that can't stay up-to-date with modern customer expectations. Business leaders often have to choose between maintaining their aging IT systems or investing in new products and services. "Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud" explores these challenges and offers solutions to overcome them by using cloud technology. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Cloud technology can bring great value to an organization, and combining the power of cloud technology with data has the potential to unlock even more value and create new customer experiences. “Exploring Data Transformation with Google Cloud” explores the value data can bring to an organization and ways Google Cloud can make data useful and accessible. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
There's much excitement about cloud technology and digital transformation, but often many unanswered questions. For example: What is cloud technology? What does digital transformation mean? How can cloud technology help your organization? Where do you even begin? If you've asked yourself any of these questions, you're in the right place. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey. If you want to learn about cloud technology so you can excel in your role and help build the future of your business, then this introductory course on digital transformation is for you. This course is part of the Cloud Digital Leader learning path.