Gabung Login

BARNABAS NGUNYI

Menjadi anggota sejak 2022

Silver League

9734 poin
Membangun Agen dengan Agent Development Kit (ADK) Earned Mar 9, 2026 EDT
Membuat Aplikasi Gemini Enterprise Pertama Anda Earned Mar 3, 2026 EST
Agen dan Kasus Penggunaan Enterprise Earned Mar 3, 2026 EST
Dasar-Dasar Agen Earned Mar 3, 2026 EST
Pengantar Agen AI Earned Mar 2, 2026 EST
Pengantar Model Bahasa Besar Earned Mei 27, 2025 EDT
Pengantar AI Generatif Earned Mei 27, 2025 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations Earned Jun 29, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines Earned Jun 28, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Mei 27, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud Earned Mei 27, 2023 EDT
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud Earned Mei 27, 2023 EDT
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned Mei 25, 2023 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned Apr 21, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Mar 25, 2023 EDT
Gmail Earned Des 9, 2022 EST
Mengembangkan Jaringan Google Cloud Anda Earned Des 5, 2022 EST
Membangun Infrastruktur dengan Terraform di Google Cloud Earned Des 5, 2022 EST
Mulai Menggunakan Google Kubernetes Engine Earned Des 4, 2022 EST
Infrastruktur Google Cloud yang Dapat Diandalkan: Desain dan Proses Earned Des 2, 2022 EST
Menyiapkan Lingkungan Pengembangan Aplikasi di Google Cloud Earned Des 1, 2022 EST
Migrating to Google Cloud Earned Nov 14, 2022 EST
Mengimplementasikan Cloud Load Balancing untuk Compute Engine Earned Okt 31, 2022 EDT
Infrastruktur Google Cloud Elastis: Penskalaan dan Otomatisasi Earned Okt 24, 2022 EDT
Infrastruktur Google Cloud yang Penting: Layanan Inti Earned Okt 13, 2022 EDT
Infrastruktur Google Cloud yang Penting: Fondasi Earned Okt 8, 2022 EDT
Dasar-Dasar Google Cloud: Infrastruktur Inti Earned Okt 3, 2022 EDT

Pelajari cara menggunakan Agent Development Kit (ADK). Kursus ini membahas framework open source ADK, mulai dari rekayasa perintah sederhana hingga pendekatan pengembangan software terstruktur berbasis kode yang cocok untuk sistem multi-agen tingkat perusahaan.

Pelajari lebih lanjut

Buat aplikasi Gemini Enterprise pertama Anda! Hubungkan beragam sumber data ke aplikasi Anda untuk membangun mesin telusur dan mesin analisis terpadu yang andal. Kuasai kemampuan tingkat lanjut seperti agen Deep Research, pencarian ide multi-agen, dan NotebookLM untuk analisis terfokus.

Pelajari lebih lanjut

Mempelajari cara agen AI mendorong dampak bisnis. Selanjutnya, Anda akan mempelajari cara Gemini Enterprise mengefektifkan Anda dalam membangun dan mengorkestrasi agen yang tepat, mulai dari solusi tanpa coding hingga solusi dengan coding tingkat tinggi.

Pelajari lebih lanjut

Agen AI merepresentasikan peralihan besar melampaui model bahasa besar (LLM) tradisional: alih-alih hanya menghasilkan solusi berbasis teks, agen AI juga dapat bertindak secara otonom untuk mengeksekusinya. Kursus ini memperkenalkan dasar-dasar Agen AI, apa perbedaannya dengan API LLM, dan di mana agem ini memberikan nilai tambah di dunia nyata. Berdasarkan laporan resmi agen Google, kursus ini memberikan landasan teoritis yang dibutuhkan sebelum menulis baris kode agen pertama Anda—cocok untuk developer, arsitek, dan pengambil keputusan teknis yang ingin memahami sistem AI melalui lensa perilaku otonom dan berorientasi pada sasaran (bukan hanya pembuatan teks). Bergabunglah dengan forum komunitas untuk bertanya dan berdiskusi.

Pelajari lebih lanjut

Mendapatkan gambaran konseptual tentang Agen AI. Anda akan mempelajari arsitektur teknis, yakni model, alat, dan orkestrasi, yang memungkinkan agen untuk belajar, merencanakan, dan mencapai sasaran atas nama Anda.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

In the last installment of the Dataflow course series, we will introduce the components of the Dataflow operational model. We will examine tools and techniques for troubleshooting and optimizing pipeline performance. We will then review testing, deployment, and reliability best practices for Dataflow pipelines. We will conclude with a review of Templates, which makes it easy to scale Dataflow pipelines to organizations with hundreds of users. These lessons will help ensure that your data platform is stable and resilient to unanticipated circumstances.

Pelajari lebih lanjut

In this second installment of the Dataflow course series, we are going to be diving deeper on developing pipelines using the Beam SDK. We start with a review of Apache Beam concepts. Next, we discuss processing streaming data using windows, watermarks and triggers. We then cover options for sources and sinks in your pipelines, schemas to express your structured data, and how to do stateful transformations using State and Timer APIs. We move onto reviewing best practices that help maximize your pipeline performance. Towards the end of the course, we introduce SQL and Dataframes to represent your business logic in Beam and how to iteratively develop pipelines using Beam notebooks.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.

Pelajari lebih lanjut

In this course you will get hands-on in order to work through real-world challenges faced when building streaming data pipelines. The primary focus is on managing continuous, unbounded data with Google Cloud products.

Pelajari lebih lanjut

In this intermediate course, you will learn to design, build, and optimize robust batch data pipelines on Google Cloud. Moving beyond fundamental data handling, you will explore large-scale data transformations and efficient workflow orchestration, essential for timely business intelligence and critical reporting. Get hands-on practice using Dataflow for Apache Beam and Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) for implementation, and tackle crucial considerations for data quality, monitoring, and alerting to ensure pipeline reliability and operational excellence. A basic knowledge of data warehousing, ETL/ELT, SQL, Python, and Google Cloud concepts is recommended.

Pelajari lebih lanjut

While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

Gmail is Google’s cloud based email service that allows you to access your messages from any computer or device with just a web browser. In this course, you’ll learn how to compose, send and reply to messages. You will also explore some of the common actions that can be applied to a Gmail message, and learn how to organize your mail using Gmail labels. You will explore some common Gmail settings and features. For example, you will learn how to manage your own personal contacts and groups, customize your Gmail Inbox to suit your way of working, and create your own email signatures and templates. Google is famous for search. Gmail also includes powerful search and filtering. You will explore Gmail’s advanced search and learn how to filter messages automatically.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

This course introduces participants to the strategies to migrate from a source environment to Google Cloud. Participants are introduced to Google Cloud's fundamental concepts and more in depth topics, like creating virtual machines, configuring networks and managing access and identities. The course then covers the installation and migration process of Migrate for Compute Engine, including special features like test clones and wave migrations.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut