ALI HAIDER
Menjadi anggota sejak 2020
Gold League
70084 poin
Menjadi anggota sejak 2020
Video ini membahas cara membuat agen "Work with Me" yang dipersonalisasi menggunakan Gem Gemini, yang dapat membantu menyederhanakan masukan dasar dan menjadikan rapat Anda lebih strategis dan efisien.
Learn about the fundamental features of Security Command Center on Google Cloud. Spend time in this course to understand assets, detection and compliance. Security Command Center is a key part of your Google Cloud security journey, complete these modules and quiz to earn a completion badge.
Kursus ini memberikan ringkasan komprehensif terkait Google Cloud Security Command Center (SCC) Enterprise, yakni solusi Platform Perlindungan Aplikasi Berbasis Cloud (CNAPP) yang membantu organisasi mencegah, mendeteksi, dan merespons ancaman di seluruh layanan Google Cloud. Anda akan mempelajari fitur-fitur utama SCC Enterprise, termasuk pendeteksian ancaman yang lebih baik, pengelolaan kerentanan yang mendalam, dan pengelolaan kasus yang terintegrasi. Konsep dasar pengelolaan ancaman dan penilaian kerentanan juga akan dibahas, beserta demonstrasi praktis penggunaan SCC Enterprise untuk mengidentifikasi, menyelidiki, dan memperbaiki risiko keamanan di lingkungan multi-cloud Anda.
Google Threat Intelligence memberikan visibilitas terhadap ancaman yang tak tertandingi dengan menghadirkan kecerdasan ancaman yang mendetail secara tepat waktu kepada tim keamanan di seluruh dunia. Kursus ini membahas berbagai kemampuan Google Threat Intelligence dan cara penggunaan umum produk ini oleh organisasi untuk memitigasi ancaman secara proaktif.
Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for March Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the March Trivia Week 1 badge!
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.
Selesaikan badge keahlian pengantar Mendapatkan Insight dari Data BigQuery untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: menulis kueri SQL, membuat kueri tabel publik, memuat sampel data ke dalam BigQuery, memecahkan masalah error sintaksis umum dengan validator kueri di BigQuery, dan membuat laporan di Data Studio dengan menghubungkannya ke data BigQuery.
In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
Pelajari cara mengubah angka mentah menjadi keputusan yang jelas dan berbasis data di Google Cloud. Melalui lab interaktif dan skenario praktis di dunia nyata, kursus tingkat pemula ini memandu Anda membuat kueri data di BigQuery, mengeksplorasi tren di Looker, dan membuat laporan interaktif yang dapat dibagikan di Data Studio.
Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Cloud Network Engineer certification exam. You'll review Gemini Notebook features, add sources to your notebook, and learn how to personalize your Gemini Notebook experience to study for the exam.
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 many IT organizations, incentives are not aligned between developers, who strive for agility, and operators, who focus on stability. Site reliability engineering, or SRE, is how Google aligns incentives between development and operations and does mission-critical production support. Adoption of SRE cultural and technical practices can help improve collaboration between the business and IT. This course introduces key practices of Google SRE and the important role IT and business leaders play in the success of SRE organizational adoption.
This course provides foundational knowledge for securing your Google Cloud environment. You will learn Google Cloud's security model, including Zero Trust principles and the Shared Fate model. You will configure identity services like Cloud Identity and Workforce Identity Federation, manage access control using Identity and Access Management (IAM) roles, conditions, and policies, and implement network security controls such as VPCs, Cloud Firewall tiers, and VPC Service Controls to build a secure perimeter. As the foundation of the Security in Google Cloud learning path, this course establishes the core principles required for two subsequent specialized tracks: the five-course Security Best Practices in Google Cloud series and the four-course Mitigate Threats in Google Cloud series.
Welcome to the second course in the networking and Google Cloud series routing and addressing. In this course, we'll cover the central routing and addressing concepts that are relevant to Google Cloud's networking capabilities. Module one will lay the foundation by exploring network routing and addressing in Google Cloud, covering key building blocks such as routing IPv4, bringing your own IP addresses and setting up cloud DNS. In Module two will shift our focus to private connection options, exploring use cases and methods for accessing Google and other services privately using internal IP addresses. By the end of this course, you'll have a solid grasp of how to effectively route and address your network traffic within Google Cloud.
Networking in Google cloud is a 6 part course series. Welcome to the first course of our six part course series, Networking in Google Cloud: Fundamentals. This course provides a comprehensive overview of core networking concepts, including networking fundamentals, virtual private clouds (VPCs), and the sharing of VPC networks. Additionally, the course covers network logging and monitoring techniques.
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.
Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Cloud Security Engineer certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook, and learn how to use a study guide to practice for the certification exam.
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.
Kursus Penjelajah AI Generatif - Agent Platform adalah sekumpulan lab yang membahas cara menggunakan AI Generatif di Google Cloud. Melalui lab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan model Gemini di Agent Platform. Anda juga akan mempelajari apa itu desain perintah, praktik terbaik desain perintah, serta cara menggunakan desain perintah untuk pencarian ide, klasifikasi teks, ekstraksi teks, peringkasan teks, dan lainnya. Anda juga akan mempelajari cara menyesuaikan model dasar dengan melatihnya melalui pelatihan kustom di Agent Platform dan men-deploy-nya ke endpoint di Agent Platform.
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.
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.
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.
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.
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.
Ini adalah kursus pengantar pembelajaran mikro yang bertujuan untuk mendefinisikan AI Generatif, cara penggunaannya, dan perbedaannya dari metode machine learning konvensional. Kursus ini juga membahas beberapa Alat Google yang dapat membantu Anda mengembangkan aplikasi AI Generatif Anda sendiri.
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.
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
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 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.
Welcome to the Learn to Earn Cloud Data Challenge! These labs help you get started with data analysis skills. At the end of each lab, you’ll have hands-on experience with one or more of Google Cloud’s powerful data tools. Complete this game to earn a badge, and you’ll be one step closer to completing the challenge. Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard!
Earn a skill badge by completing the Build Interactive Apps with Google Assistant quest, where you will learn how to build Google Assistant applications, including how to: create an Actions project, integrate Dialogflow with an Actions project, test your application with Actions simulator, build an Assistant application with flash cards template, integrate customer MP3 files with your Assistant application, add Cloud Translation API to your Assistant application, and use APIs and integrate them into your applications. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
Selesaikan badge keahlian pengantar Menyiapkan Data untuk Dasbor dan Laporan Looker untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: memfilter, mengurutkan, dan melakukan pivot pada data; menggabungkan hasil dari sejumlah Eksplorasi Looker; serta menggunakan fungsi dan operator untuk membangun dasbor dan laporan Looker untuk analisis dan visualisasi data.
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Menerapkan Dasar-Dasar Keamanan Cloud di Google Cloud untuk menunjukkan kemahiran dalam hal berikut: membuat dan menetapkan peran dengan Identity and Access Management (IAM); membuat dan mengelola akun layanan; memungkinkan konektivitas pribadi di seluruh jaringan virtual private cloud (VPC); membatasi akses aplikasi menggunakan Identity-Aware Proxy; mengelola kunci dan data terenkripsi dengan Cloud Key Management Service (KMS); dan membuat cluster Kubernetes pribadi.
Selesaikan badge keahlian Mengimplementasikan Alur Kerja DevOps di Google Cloud tingkat menengah untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat dan mengelola repositori git, meluncurkan, mengelola, dan menskalakan deployment di Google Kubernetes Engine (GKE), serta merancang pipeline CI/CD yang mengotomatiskan pembangunan dan deployment image container ke GKE.
Selesaikan badge keahlian pengantar Memantau dan Membuat Log dengan Google Cloud Observability untuk menunjukkan kemahiran dalam hal berikut: memantau virtual machine di Compute Engine, menggunakan Cloud Monitoring untuk pengawasan multi-project, memperluas kemampuan pemantauan dan logging ke Cloud Functions, membuat dan mengirimkan metrik aplikasi kustom, serta mengonfigurasi pemberitahuan Cloud Monitoring berdasarkan metrik kustom.
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Membuat Model ML dengan BigQuery ML untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat dan mengevaluasi model machine learning dengan BigQuery ML untuk membuat prediksi data.
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Membangun Data Warehouse dengan BigQuery untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: menggabungkan data untuk membuat tabel baru, memecahkan masalah penggabungan, menambahkan data dengan union, membuat tabel berpartisi tanggal, serta menggunakan JSON, array, dan struct di BigQuery.
Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge architecture track! These eight labs give you a blueprint of GCP's building blocks. At the end of each lab, you'll have hands-on experience with another tool or service to add to your resume. Complete this game to earn the Architecture game badge, and you'll be one step closer to collecting all four Learn to Earn Cloud Challenge badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!
Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge! These eight labs give you a quick hands-on introduction to eight different GCP tools and services. At the end of each lab, you'll have another skill to add to your list. Complete this game to earn the Essentials game badge, and you'll be one step closer to collecting all four Learn to Earn Cloud Challenge badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!
Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge data track! These eight labs give you a deep dive into GCP's data universe. At the end of each lab, you'll have another in-demand skill to add to your list. Complete this game to earn the Data game badge, and you'll be one step closer to collecting all four Learn to Earn Cloud Challenge badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!
Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge security track! These eight labs give you the keys to understanding GCP's powerful security suite. At the end of each lab, you'll have hands-on experience with securing your cloud. Complete this game to earn the Security game badge, and you'll be one step closer to collecting all four badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!
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.
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.
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
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Mengembangkan Aplikasi Serverless dengan Firebase untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut ini: membuat arsitektur dan membangun aplikasi web serverless dengan Firebase, memanfaatkan pengelolaan database Firestore, mengotomatiskan proses deployment menggunakan Cloud Build, dan mengintegrasikan fungsi Asisten Google ke dalam aplikasi.
Selesaikan badge keahlian Mengembangkan Aplikasi Serverless di Cloud Run untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: mengintegrasikan Cloud Run dengan Cloud Storage untuk pengelolaan data, membangun sistem asinkron yang tangguh menggunakan Cloud Run dan Pub/Sub, membuat gateway REST API yang didukung Cloud Run, dan membangun serta men-deploy layanan di Cloud Run.
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.
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.
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.
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.
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.
This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. 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 the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
Big data, machine learning, and scientific data? It sounds like the perfect match. In this course, you will get hands-on practice with GCP services like BigQuery, Managed Service for Apache Spark, and Tensorflow by applying them to use cases that employ real-life, scientific data sets. By getting experience with tasks like earthquake data analysis and satellite image aggregation, Scientific Data Processing will expand your skill set in big data and machine learning so you can start tackling your own problems across a spectrum of scientific disciplines.
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.
This is the second of two courses of hands-on labs 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 second Quest, covering chapter 9 through the end of the book, you extend the skills practiced in the first Quest, and run full-fledged machine learning jobs with state-of-the-art tools and real-world data sets, all using Google Cloud tools and services.
Earn a skill badge by completing the Automate Interactions with Contact Center AI quest, where you will learn about the features of Contact Center AI, including how to Build a virtual agent, Design conversation flows for your virtual agent; Add a phone gateway to your virtual agent; Use Dialogflow for troubleshooting; Review logs and debug your virtual agent. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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.
Earn a skill badge by completing the Explore Machine Learning Models with Explainable AI quest, where you will learn how to do the following using Explainable AI: build and deploy a model to an AI platform for serving (prediction), use the What-If Tool with an image recognition model, identify bias in mortgage data using the What-If Tool, and compare models using the What-If Tool to identify potential bias. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge quest and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
Dapatkan badge keahlian tingkat lanjut dengan menyelesaikan kursus tentang Menggunakan API Machine Learning di Google Cloud yang membahas fitur dasar machine learning dan dan teknologi AI berikut: Cloud Vision API, Cloud Translation API, dan Cloud Natural Language API.
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.
In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
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.
Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. 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.
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.