Igor Dlugosh
Menjadi anggota sejak 2023
Gold League
15598 poin
Menjadi anggota sejak 2023
Agen AI Generatif: Mentransformasi Organisasi Anda adalah kursus kelima dan terakhir dari jalur pembelajaran Pemimpin AI Generatif. Kursus ini membahas cara organisasi menggunakan agen AI generatif kustom untuk membantu mengatasi tantangan bisnis tertentu. Anda akan mendapatkan praktik langsung dalam membangun agen AI generatif dasar, sambil mempelajari komponen agen ini, seperti model, loop penalaran, dan alat.
Aplikasi AI Generatif: Mentransformasi Pekerjaan Anda adalah kursus keempat dari jalur pembelajaran Generative AI Leader. Kursus ini memperkenalkan aplikasi AI generatif Google, seperti Gemini untuk Workspace dan NotebookLM. Kursus ini memandu Anda memahami konsep seperti grounding, retrieval augmented generation, menyusun perintah yang efektif, dan membangun alur kerja otomatis.
AI Generatif: Memahami Lanskap adalah kursus ketiga dari alur pembelajaran Gen AI Leader. AI generatif mengubah cara kita bekerja dan berinteraksi dengan dunia di sekitar kita. Namun, sebagai seorang pemimpin, bagaimana Anda dapat memanfaatkan kekuatan AI untuk mendorong hasil bisnis yang nyata? Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari berbagai lapisan dalam membangun solusi AI generatif, penawaran Google Cloud, dan faktor-faktor yang perlu dipertimbangkan saat memilih solusi.
AI Generatif: Memahami Konsep Dasar adalah kursus kedua dari alur pembelajaran Gen AI Leader. Dalam kursus ini, Anda akan memahami konsep dasar AI generatif dengan mempelajari perbedaan antara AI, ML, dan AI generatif, serta memahami bagaimana berbagai jenis data memungkinkan AI generatif mengatasi tantangan bisnis. Anda juga akan mendapatkan insight tentang strategi Google Cloud untuk mengatasi keterbatasan model dasar dan tantangan utama dalam pengembangan dan deployment AI yang bertanggung jawab dan aman.
Gen AI: Lebih dari Sekadar Chatbot adalah kursus pertama dari jalur pembelajaran Pemimpin AI Generatif dan tidak memiliki prasyarat. Kursus ini bertujuan untuk melampaui pemahaman dasar tentang chatbot guna mengeksplorasi potensi sebenarnya dari AI generatif untuk organisasi Anda. Anda akan mempelajari konsep seperti model dasar dan rekayasa perintah, yang penting untuk memanfaatkan kekuatan AI generatif. Kursus ini juga menjelaskan beberapa pertimbangan penting yang harus dipikirkan saat mengembangkan strategi AI generatif yang sukses untuk organisasi Anda.
Course two of the Architecting Hybrid Cloud with Anthos series prepares students to operate and observe Anthos environments. Through presentations and hands-on labs, participants explore adjusting existing clusters, setting up advanced traffic routing policies, securing communication across workloads, and observing clusters in Anthos. This course is a continuation of course one, Multi-Cluster, Multi-Cloud with Anthos, and assumes direct experience with the topics covered in that course.
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.
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, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate components from the Google Cloud ecosystem. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to create repeatable deployments by treating infrastructure as code, choose the appropriate application execution environment for an application, and monitor application performance. Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer.
In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate managed services from Google Cloud. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to develop more secure applications, implement federated identity management, and integrate application components by using messaging, event-driven processing, and API gateways. Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer. This is the second course of the Developing Applications with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the App Deployment, Debugging, and Performance course.
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.
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 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.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Menyiapkan Jaringan Google Cloud, untuk mempelajari cara menjalankan tugas-tugas networking dasar di Google Cloud Platform, yakni membuat jaringan kustom, menambahkan aturan firewall subnet, lalu membuat VM dan menguji latensi saat VM berkomunikasi satu sama lain.
In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate managed services from Google Cloud. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to apply best practices for application development and use the appropriate Google Cloud storage services for object storage, relational data, caching, and analytics. Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer. This is the first course of the Developing Applications with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Securing and Integrating Components of your Application course.
Kursus ini membekali peserta dengan keterampilan untuk membangun solusi yang sangat andal dan efisien di Google Cloud menggunakan pola desain yang telah terbukti. Kursus ini merupakan kelanjutan dari kursus Membangun dengan Google Compute Engine atau Membangun dengan Google Kubernetes Engine dan memberikan pengalaman interaktif dengan teknologi yang dibahas dalam kursus tersebut. Melalui kombinasi presentasi, aktivitas desain, dan lab interaktif, peserta akan mempelajari cara menentukan serta menyeimbangkan kebutuhan bisnis dan teknis untuk merancang deployment Google Cloud yang sangat andal, sangat tersedia, aman, dan hemat biaya.
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.
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 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 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 tingkat menengah Mengoptimalkan Biaya untuk Google Kubernetes Engine untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat dan mengelola cluster multi-tenant, memantau penggunaan resource berdasarkan namespace, mengonfigurasi penskalaan otomatis pada cluster dan pod untuk tujuan efisiensi, menyiapkan load balancing untuk mengoptimalkan distribusi resource, dan menerapkan pemeriksaan keaktifan serta kesiapan untuk memastikan kondisi aplikasi dan efektivitas biaya.
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 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 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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.