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.
Selesaikan badge keahlian pengantar Menggunakan API untuk Mengelola Cloud Storage untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: menggunakan API, termasuk Cloud Storage API, untuk mengelola resource Cloud Storage.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan quest Dasar-Dasar Google Cloud Compute, dan pelajari cara menggunakan virtual machine (VM), persistent disk, dan server web menggunakan Compute Engine.
Selesaikan badge keahlian pengantar Desain Perintah dalam Agent Platform untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: rekayasa perintah, analisis gambar, dan teknik generatif multimodal, dalam Agent Platform. Pelajari cara membuat perintah yang efektif, memandu output AI generatif, dan menerapkan model Gemini dalam skenario pemasaran di dunia nyata.
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.
Selesaikan kursus badge keahlian tingkat menengah Melakukan Analisis Data Prediktif di BigQuery untuk mendemonstrasikan keterampilan dalam hal berikut: membuat set data di BigQuery dengan mengimpor file CSV dan JSON; memanfaatkan kemampuan BigQuery dengan konsep analitik SQL yang canggih, termasuk menggunakan BigQuery ML untuk melatih model prediksi gol pada data peristiwa sepak bola dan mengevaluasi kehebatan gol Piala Dunia.
Selesaikan kursus badge keahlian Pemantauan di Google Cloud tingkat pemula untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: menggunakan alat Cloud Monitoring untuk memantau resource di Google Cloud.
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 kursus badge keahlian tingkat menengah Memitigasi Ancaman dan Kerentanan dengan Security Command Center untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: mencegah dan mengelola ancaman lingkungan, mengidentifikasi dan memitigasi kerentanan aplikasi, serta merespons anomali keamanan.
Membangun agen AI yang dapat memanfaatkan database perusahaan menggunakan MCP Toolbox for Databases. Anda akan menentukan alat interaksi database yang aman, dan mengimplementasikan kapabilitas pembuatan kueri cerdas (memanfaatkan embedding vektor, kueri terstruktur).
This video covers how to use Gemini and Apps Script to automate manual tasks across Google Workspace. You'll learn to prompt Gemini to generate Apps Script code that automatically drafts email reminders in Google Sheets for tasks not marked 'Complete.' Automate your workflow with little to no technical expertise, freeing up time for more important work and eliminating manual follow-ups.
Unlock the power of generative AI to create intelligent, automated agents. After completing this course, you'll be equipped to develop a data store agent that can instantly answer complex questions by automatically extracting and synthesizing information from your websites, documents, or structured data. Say goodbye to static FAQs—your new agent will provide dynamic, accurate answers and even surface the original source URLs, all with a simple and rapid setup.
Menyelesaikan badge keahlian tingkat menengah Menginspeksi Dokumen Multimedia dengan Multimodalitas Gemini dan RAG Multimodal untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut ini: menggunakan prompt multimodal untuk mengekstrak informasi dari data teks dan visual dengan menghasilkan deskripsi video, dan mengambil informasi tambahan di luar video menggunakan multimodalitas dengan Gemini; membangun metadata dokumen yang berisi teks dan gambar dengan mendapatkan semua potongan teks yang relevan, dan mencetak kutipan dengan menggunakan Multimodal Retrieval Augmented Generation (RAG) dengan Gemini.
Menyelesaikan badge keahlian tingkat menengah Menerapkan Penelusuran Vektor Multimodal dengan BigQuery untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: menggunakan Gemini in BigQuery untuk menghasilkan dan men-debug SQL, melakukan analisis sentimen, meringkas teks dan mengidentifikasi kata kunci, menghasilkan embedding, membuat pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG), serta menerapkan penelusuran vektor multimodal.
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 tingkat menengah Rekayasa Data untuk Pembuatan Model Prediktif dengan BigQuery ML untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: membangun pipeline transformasi data ke BigQuery dengan Dataprep by Trifacta; menggunakan Cloud Storage, Dataflow, dan BigQuery untuk membangun alur kerja ekstrak, transformasi, dan pemuatan (ETL); serta membangun model machine learning menggunakan BigQuery ML.
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.
Selesaikan badge keahlian Men-deploy Arsitektur Multi-Agen tingkat lanjut untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: membangun sistem multi-agen dengan ADK, menghubungkan agen dengan protokol Agent-to-Agent (A2A), mengintegrasikan alat eksternal menggunakan Model Context Protocol (MCP), dan men-deploy solusi multi-agen lengkap ke Agent Engine.
Dapatkan badge keahlian Pengantar dengan menyelesaikan kursus Mengonfigurasi Akun Layanan dan Peran IAM untuk Google Cloud, tempat Anda mempelajari akun layanan, peran kustom, dan cara menetapkan izin menggunakan gcloud.
Dapatkan badge keahlian Pengantar dengan menyelesaikan kursus Membangun Aplikasi Serverless dengan Cloud Run Functions, yang akan membahas cara menggunakan Cloud Run Functions melalui Konsol Google Cloud dan command line. Badge keahlian akan memvalidasi pengetahuan praktis Anda terkait produk tertentu melalui lab interaktif dan penilaian tantangan. Dapatkan badge dengan menyelesaikan kursus atau langsung ikuti Challenge Lab untuk mendapatkan badge Anda hari ini. Badge membuktikan kemahiran Anda, meningkatkan profil profesional Anda, dan pada akhirnya membantu meningkatkan peluang karier Anda. Buka profil Anda untuk memantau badge yang telah Anda peroleh.
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Mempelajari AI Generatif di Agent Platform untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: pembuatan teks, analisis gambar dan video untuk peningkatan kualitas pembuatan konten, serta penerapan teknik panggilan fungsi dalam Gemini API. Temukan cara memanfaatkan teknik Gemini yang canggih, menjelajahi pembuatan konten multimodal, dan memperluas kemampuan project yang didukung AI.
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Meningkatkan Kemampuan Model Gemini untuk menunjukkan keahlian dalam hal berikut: memanfaatkan fitur canggih model Gemini, termasuk pembuatan dan eksekusi kode, grounding, pembuatan konten terkontrol, serta pembuatan data sintetis, untuk membangun aplikasi AI yang lebih kuat dan canggih.
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Mengembangkan Aplikasi GenAI dengan Gemini dan Streamlit untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat teks, menerapkan panggilan fungsi dengan Python SDK dan Gemini API, serta men-deploy aplikasi Streamlit dengan Cloud Run. Anda akan mempelajari berbagai cara memberikan perintah kepada Gemini untuk membuat teks, menggunakan Cloud Shell untuk menguji dan melakukan iterasi pada aplikasi Streamlit, lalu mengemasnya sebagai container Docker yang di-deploy di Cloud Run.
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 pengantar Membangun Aplikasi AI yang Bermanfaat dengan Gemini dan Imagen untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: pengenalan citra, natural language processing, pembuatan gambar menggunakan model Gemini dan Imagen Google yang canggih, serta men-deploy aplikasi di platform Vertex AI.
Dapatkan badge keahlian pengantar dengan menyelesaikan kursus Mengotomatiskan Pengambilan Data Berskala Besar dengan Document AI. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara mengekstrak, memproses, dan mengambil data menggunakan Document AI.
In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Python. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Python applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Python applications straight away.
The Google Cloud Platform provides many different frameworks and options to fit your application’s needs. In this introductory-level quest, you will get plenty of hands-on practice deploying sample applications on Google App Engine. You will also dive into other web application frameworks like Firebase, Wordpress, and Node.js and see firsthand how they can be integrated with Google Cloud.
When it comes to hosting websites and web applications, you want a framework that’s robust, fast, and secure. By choosing the Google Cloud Platform, you will have all of those needs covered. In this fundamental-level quest, you will get hands-on practice with GCPs key infrastructure and computing services for the web. From deploying your first web app, to integrating Cloud SQL with Ruby on Rails, to mapping the NYC subway system on App Engine, you will learn all the skills needed to harness GCPs web hosting power.
Google Cloud’s four step structured Cloud Migration Path Methodology provides a defined and repeatable path for users to follow when migrating and modernizing Virtual Machines. In this quest, you will get hands-on practice with Google’s current solution set for VM assessment, planning, migration, and modernization. You will start by analyzing your lab environment and building assessment reports with CloudPhysics and StratoZone, then build a landing zone within Google Cloud leveraging Terraform’s infrastructure-as-code templates, next you will manually transform a two-tier application into a cloud-native workload running on Kubernetes, and finally, transform a VM workload into Kubernetes with Migrate for Anthos and migrate a VM between cloud environments.
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.
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.
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 introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.
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.
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.
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.
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.