Fernando Ferrer
Menjadi anggota sejak 2020
Menjadi anggota sejak 2020
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.
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 Associate Cloud Engineer. 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.
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure 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.
Kursus ini memperkenalkan Generative AI Studio, yaitu produk di Vertex AI yang dapat membantu Anda membuat prototipe dan menyesuaikan model AI generatif, sehingga Anda dapat menggunakan kemampuan model tersebut dalam aplikasi Anda. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari apa itu Generative AI Studio, berbagai fitur dan opsinya, serta cara menggunakannya, dengan mengkaji langkah demi langkah yang ditunjukkan dalam demo produk tersebut. Di bagian akhir, terdapat lab praktik untuk menerapkan apa yang telah Anda pelajari dan kuis untuk menguji pengetahuan Anda.
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.
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 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 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.
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 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.
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 Gen AI Anda sendiri.
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.
If you are a novice cloud developer looking for hands-on practice beyond Google Cloud Essentials, this quest is for you. You will get practical experience through labs that dive into Cloud Storage and other key application services like Stackdriver and Cloud Functions. By taking this quest, you will develop valuable skills that are applicable to any Google Cloud initiative. 1-minute videos walk you through key concepts for these labs.
Dalam quest level pendahuluan ini, Anda akan mendapatkan praktik langsung dengan aneka fitur dan layanan dasar Google Cloud Platform. Dasar-Dasar GCP adalah Quest pertama yang direkomendasikan bagi peserta kursus Google Cloud—Anda dapat memulai dengan pengetahuan yang minim atau tanpa pengetahuan sama sekali tentang cloud, dan selesai dengan pengalaman praktis yang dapat diterapkan pada project GCP pertama Anda. Mulai dari menulis perintah Cloud Shell dan menerapkan mesin virtual pertama Anda, hingga menjalankan aplikasi di Kubernetes Engine atau dengan load balancing, Dasar-Dasar GCP merupakan pengenalan terbaik pada fitur-fitur dasar platform cloud. Setiap lab disertai video berdurasi 1 menit yang akan memandu Anda memahami berbagai konsep penting.