20 Pertanyaan Wawancara GCP Teratas: Panduan untuk Semua Tingkat Keahlian

Pertanyaan Wawancara GCP Dasar

Untuk kandidat level pemula, pertanyaan dan jawaban wawancara GCP memiliki sedikit atau bahkan tanpa unsur teknis. Tujuannya adalah mengukur pemahaman Anda tentang penawaran GCP dan bagaimana produk-produknya saling melengkapi. Anda kemungkinan besar akan menemui pertanyaan ini jika Anda belum pernah bekerja dengan GCP, atau jika pewawancara belum yakin dengan tingkat keahlian Anda dan ingin mulai dari dasar.

Hal yang perlu Anda ketahui

Anda harus akrab dengan layanan inti GCP, seperti Compute Engine, Kubernetes Engine, Cloud Storage, BigQuery, Cloud SQL, dan Pub/Sub. Mungkin juga ada pertanyaan tentang:

• Identity and Access Management (IAM): Memahami peran IAM, izin, dan cara mengelola akses pengguna di dalam GCP.
• Penyimpanan Data dan Database: Pengetahuan tentang Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner, Firestore, dan Bigtable, termasuk kasus penggunaan dan konfigurasinya.
• Komputasi Serverless: Keakraban dengan Cloud Functions, Cloud Run, dan App Engine, serta cara menerapkan dan mengelola aplikasi serverless.
• Monitoring dan Logging: Kemahiran menggunakan Google Cloud's Operations Suite (sebelumnya Stackdriver), termasuk Monitoring, Logging, Trace, Debugger, dan Error Reporting untuk memastikan keandalan dan kinerja sistem.

Jika konsep-konsep ini terdengar asing dan Anda tidak tahu harus mulai dari mana, coba kursus Pengenalan GCP kami. Kursus ini akan memberikan dasar yang kuat tentang topik-topik di atas.

Pertanyaan yang mungkin Anda dapatkan

Berikut beberapa pertanyaan yang mungkin diajukan pewawancara, beserta contoh jawabannya:

1. Apa itu Google Compute Engine, dan apa kasus penggunaan utamanya?

Google Compute Engine menawarkan mesin virtual yang dapat diskalakan dan beroperasi di dalam pusat data Google. VM ini umumnya digunakan untuk menjalankan aplikasi web, meng-host database, dan menangani tugas komputasi skala besar seperti pemrosesan data dan beban kerja pembelajaran mesin.

2. Apa saja kelas penyimpanan Google Cloud Storage, dan bagaimana perbedaannya?

Google Cloud Storage menawarkan empat kelas penyimpanan utama: Standard Storage untuk data yang sering diakses dengan kinerja tinggi, Nearline Storage untuk data yang diakses kurang dari sebulan sekali dengan biaya lebih rendah, Coldline Storage untuk data yang diakses kurang dari setahun sekali dengan biaya yang lebih rendah lagi, dan Archive Storage untuk pengarsipan dan pencadangan data jangka panjang dengan biaya paling rendah.

Catatan: Anda akan mendapatkan nilai tambah jika dapat memberikan contoh praktis jenis data yang berada di masing-masing kelas penyimpanan tersebut. Jika Anda diwawancara untuk aplikasi media sosial, misalnya, bicarakan tentang foto profil pengguna, log aktivitas pengguna, dan data kepatuhan.

3. Apa itu Google Cloud Pub/Sub, dan apa kasus penggunaan tipikalnya?

Pub/Sub dirancang untuk perpesanan real-time dan arsitektur berbasis peristiwa untuk mendukung komunikasi asinkron antar layanan. Beberapa kasus penggunaannya yang umum mencakup sistem logging, pipeline ingest data, analitik real-time, dan integrasi microservices.

4. Apa itu BigQuery dan bagaimana cara menanganinya dataset berukuran besar?

BigQuery adalah gudang data serverless milik Google dan dirancang untuk menangani dataset berukuran besar secara efisien dengan SQL. BigQuery menggunakan penyimpanan kolumnar, yang menyimpan data di disk dalam bentuk kolom alih-alih baris, untuk mengoptimalkan operasi yang dominan pembacaan. BigQuery juga memanfaatkan pemrosesan paralel, memungkinkan pendistribusian tugas ke banyak mesin untuk memproses data secara bersamaan. Hal ini memungkinkan BigQuery menjalankan kueri dengan cepat, bahkan pada data berukuran petabyte. Selain itu, BigQuery terintegrasi dengan layanan GCP lain seperti Dataflow untuk pemrosesan data dan Pub/Sub untuk ingest data real-time. BigQuery juga menyertakan fitur seperti BigQuery ML untuk melakukan pembelajaran mesin langsung di dalam platform.

Pertanyaan Wawancara GCP Menengah

Pertanyaan-pertanyaan ini akan muncul setelah pewawancara memastikan bahwa Anda memiliki pengetahuan dasar tentang penawaran GCP. Biasanya sedikit lebih teknis dan akan menguji pemahaman Anda tentang layanan tertentu, konfigurasinya, serta cara menggunakannya secara efektif dalam berbagai skenario. 

Anda kemungkinan dapat menjawabnya jika Anda memiliki pengalaman langsung dengan GCP dan sebelumnya telah mengelola resource, menerapkan kebijakan IAM, mengonfigurasi VM, atau jika Anda telah menyelesaikan kursus Memahami Komputasi Cloud kami.

Hal yang perlu Anda ketahui

Anda perlu membangun pengetahuan Anda tentang penawaran GCP dan menunjukkan pemahaman yang lebih mendalam tentang layanan berikut:

• Solusi Komputasi dan Skalabilitas: Anda harus memahami secara menyeluruh Compute Engine, Kubernetes Engine, dan App Engine, termasuk konsep seperti autoscaling, load balancing, dan optimasi resource.
• Jaringan: Penting untuk familier dengan Virtual Private Cloud (VPC), VPC Peering, Shared VPC, dan VPN, serta konfigurasi dan manajemen subnet, firewall, rute, VPN, dan load balancing.
• Solusi Database: Anda perlu memahami Cloud SQL, Cloud Spanner, Bigtable, dan Firestore, termasuk konfigurasi dan kasus penggunaannya yang tepat.
• IAM: Anda harus mengetahui fitur IAM tingkat lanjut seperti custom roles, service account, dan workload identity federation.
• Praktik DevOps dan CI/CD: Pengetahuan tentang Cloud Build, Container Registry, dan otomatisasi pipeline CI/CD penting untuk praktik pengembangan dan penerapan yang efisien.
• Keamanan dan Kepatuhan: Anda harus mengetahui penawaran keamanan GCP, termasuk metode enkripsi, manajemen kunci keamanan, dan kepatuhan terhadap standar regulasi.
• Big Data dan Analitik: Pemahaman yang baik tentang BigQuery, Data Studio, Dataprep, dan Looker diperlukan untuk analisis data skala besar dan visualisasi.

Anda tidak perlu menjadi pakar di semua topik ini. Mengetahui fitur dan opsi konfigurasi yang paling umum saja sudah sangat membantu!

Pertanyaan yang mungkin Anda dapatkan

Berikut daftar pertanyaan wawancara umum beserta jawaban yang disarankan:

5. Bagaimana Anda mengonfigurasi dan mengelola autoscaling di Google Compute Engine?

Untuk mengonfigurasi dan mengelola autoscaling di Google Compute Engine, saya akan mulai dengan menyiapkan instance group. Lalu, saya akan menentukan kebijakan autoscaling berdasarkan metrik yang relevan seperti pemanfaatan CPU dan penggunaan load balancing. Konfigurasi ini memastikan sistem berskala naik saat permintaan tinggi untuk menjaga kinerja dan berskala turun saat permintaan rendah untuk mengoptimalkan efisiensi biaya.

6. Jelaskan cara menyiapkan dan menggunakan Cloud Pub/Sub untuk aplikasi perpesanan real-time.

Untuk menyiapkan dan menggunakan Cloud Pub/Sub untuk aplikasi perpesanan real-time, saya akan memanfaatkan topic dan subscription untuk mengelola alur pesan. Saya akan mengonfigurasi retensi pesan dan pengaturan acknowledgment untuk memastikan pengiriman yang andal. Bergantung pada kasus penggunaan, saya mungkin menggunakan push subscription untuk pengiriman real-time atau pull subscription untuk pemrosesan batch. Selain itu, saya akan mengintegrasikan Pub/Sub dengan layanan GCP lain seperti Dataflow untuk pemrosesan data dan Cloud Functions untuk pemrosesan berbasis peristiwa.

Siklus hidup sebuah pesan melalui Pub/Sub. Sumber: Dokumentasi GCP Pub/Sub

7. Bagaimana Anda menggunakan Google Cloud IAM untuk memberikan akses sementara ke resource?

Untuk memberikan akses sementara ke resource menggunakan Google Cloud IAM, saya akan mulai dengan membuat custom role yang hanya memiliki izin yang diperlukan, mengikuti prinsip least privilege. Selanjutnya, saya akan mengonfigurasi service account untuk mengelola akses bagi aplikasi dan layanan. Untuk kebutuhan akses jangka pendek, saya akan menggunakan Identity-Aware Proxy (IAP) untuk menerbitkan kredensial berumur pendek atau membuat signed URL untuk Cloud Storage guna memberikan akses terbatas waktu ke resource tertentu.

Pertanyaan Wawancara GCP Lanjutan

Pada level ini, pewawancara akan mencari keahlian teknis yang mendalam, pengalaman langsung, dan kemampuan untuk merancang solusi kompleks di GCP. Mereka mengharapkan jawaban Anda mempertimbangkan praktik terbaik untuk mengoptimalkan dan mengamankan lingkungan cloud. Meski ada beberapa pengecualian, Anda seharusnya hanya mendapat pertanyaan lanjutan jika melamar posisi senior atau peran dengan komponen DevOps yang kuat.

Hal yang perlu Anda ketahui

Di atas pengetahuan Dasar dan Menengah yang disebutkan sebelumnya, pewawancara dapat menanyakan tentang arsitektur umum dan desain solusi cloud yang dapat diskalakan, serta bagaimana memanfaatkan fitur seperti penerapan multi-region, load balancing, autoscaling, dan pemulihan bencana. Anda juga harus tahu cara mengelola solusi hibrida dan multi-cloud serta mampu menerapkan praktik keamanan tingkat lanjut menggunakan IAM, keamanan VPC, enkripsi data, dan alat GCP untuk pemantauan dan perlindungan.

Pertanyaan yang mungkin Anda dapatkan

Di bawah ini adalah pertanyaan wawancara potensial beserta contoh respons:

8. Jelaskan bagaimana Anda akan menyiapkan pipeline CI/CD menggunakan layanan GCP untuk aplikasi berbasis microservices.

Untuk menyiapkan pipeline CI/CD menggunakan layanan GCP untuk aplikasi berbasis microservices, saya akan mulai dengan menggunakan Cloud Build untuk membangun dan menguji kode. Citra container yang telah dibangun kemudian disimpan di Container Registry. Untuk penerapan, saya akan menggunakan Kubernetes Engine atau Cloud Run, tergantung kebutuhan aplikasi. Selain itu, saya akan menggunakan alat Infrastructure as Code (IaC) seperti Deployment Manager atau Terraform untuk mengelola infrastruktur, dan saya akan memantau penerapan dengan Google Cloud's Operations Suite untuk memastikan operasi berjalan mulus dan penyelesaian masalah yang cepat.

9. Bagaimana Anda memantau dan menelusuri masalah di lingkungan GCP yang kompleks?

Untuk memantau dan menelusuri masalah di lingkungan GCP yang kompleks, saya akan menyiapkan Google Cloud’s Operations Suite, yang mencakup alat untuk monitoring dan logging. Saya akan membuat dasbor kustom untuk memvisualisasikan metrik utama dan menyiapkan peringatan untuk kejadian kritis. Untuk manajemen insiden, saya akan menggunakan alat terintegrasi untuk melacak dan menyelesaikan masalah. Debug aplikasi dilakukan dengan menganalisis log dan menggunakan metrik untuk mengidentifikasi hambatan kinerja dan isu lainnya. Pendekatan menyeluruh ini membantu memastikan keandalan dan kinerja lingkungan.

10. Bagaimana Anda memanfaatkan layanan machine learning di GCP untuk solusi analitik prediktif?

Untuk memanfaatkan layanan machine learning di GCP untuk solusi analitik prediktif, saya akan menggunakan AI Platform untuk melatih dan menerapkan model. Untuk pembuatan model kustom, saya akan memanfaatkan AutoML. Untuk tugas pembelajaran mesin di dalam database, saya akan mengintegrasikan BigQuery ML. Selain itu, saya akan menggunakan API siap pakai untuk tugas khusus seperti visi komputer atau pemrosesan bahasa alami. Untuk memastikan keseluruhan pipeline efisien, saya akan menyiapkan pipeline data untuk pra-pemrosesan, melakukan rekayasa fitur, serta menerapkan proses pemantauan dan pelatihan ulang model guna menjaga akurasi dan relevansi prediksi.

Pertanyaan Wawancara GCP untuk Peran Data Scientist

Jika Anda melamar peran data scientist, pewawancara akan menguji kemampuan Anda bekerja dengan dataset besar, menerapkan metode statistik, membangun model prediktif, dan memanfaatkan sumber daya cloud untuk analisis data.

Hal yang perlu Anda ketahui untuk peran Data Scientist

Anda harus memiliki pengetahuan yang baik tentang layanan inti GCP dan memahami kapabilitas, kasus penggunaan, serta pola integrasinya. Data Scientist juga perlu mengetahui tentang:

• Menyiapkan dan Mengelola Lingkungan Data Science: Ini mencakup konfigurasi dan pengoptimalan lingkungan untuk pemrosesan dan analisis data yang efisien.
• BigQuery: Pertanyaan wawancara GCP BigQuery sangat umum dalam wawancara data scientist, jadi pastikan Anda mengetahui berbagai fitur dan opsi pengoptimalan kinerjanya.
• Alat Machine Learning: Anda harus familier dengan AI Platform untuk melatih dan menerapkan model, AutoML untuk membuat model kustom tanpa banyak pengkodean, TensorFlow untuk membangun dan melatih neural network, serta BigQuery ML untuk melakukan pembelajaran mesin langsung di dalam BigQuery.
• Pra-pemrosesan Data: Memahami cara menggunakan Dataflow untuk pemrosesan data yang dapat diskalakan dan Dataprep untuk pembersihan serta transformasi data sangat krusial. Alat-alat ini membantu menyiapkan data untuk analisis dan tugas machine learning secara efisien.

Banyak topik ini dibahas dalam kursus Pengenalan BigQuery kami, jika Anda ingin penyegaran.

Pertanyaan yang mungkin Anda dapatkan dalam wawancara Data Scientist

Berikut contoh pertanyaan dan jawaban:

11. Bagaimana Anda menangani pra-pemrosesan data dan rekayasa fitur di GCP?

Untuk menangani pra-pemrosesan data dan rekayasa fitur di GCP, saya menggunakan Cloud Dataflow untuk tugas transformasi data yang dapat diskalakan dan Dataprep untuk pembersihan data. Saya memanfaatkan kemampuan SQL BigQuery untuk melakukan rekayasa fitur, seperti membuat fitur baru, menangani nilai yang hilang, melakukan encoding variabel kategorikal, dan penskalaan fitur agar sesuai untuk model machine learning.

12. Bagaimana Anda memastikan reprodusibilitas dan skalabilitas eksperimen machine learning Anda di GCP?

Untuk memastikan reprodusibilitas dan skalabilitas eksperimen machine learning saya di GCP, saya melakukan versioning dataset dan model untuk melacak perubahan dan pembaruan. Saya menggunakan AI Platform Pipelines untuk mengorkestrasi alur kerja ML dan ML Metadata untuk melacak metadata terkait eksperimen. Selain itu, saya menggunakan Kubernetes Engine untuk membuat lingkungan terkonteinerisasi, yang memastikan eksperimen berjalan konsisten dan dapat diskalakan.

13. Bagaimana Anda menggunakan TensorFlow dan AI Platform untuk proyek deep learning?

Untuk menggunakan TensorFlow dan AI Platform pada proyek deep learning, saya mulai dengan menyiapkan lingkungan deep learning dengan TensorFlow, tempat saya membuat dan melatih neural network. Saya memanfaatkan AI Platform untuk pelatihan terdistribusi dan penalaan hyperparameter guna mengoptimalkan kinerja model. Setelah model dilatih, saya menerapkannya menggunakan AI Platform untuk melayani prediksi. Untuk semakin mengoptimalkan kinerja dan mengelola sumber daya komputasi, saya memantau penggunaan sumber daya dan menyesuaikan infrastruktur sesuai kebutuhan agar pemanfaatan daya komputasi efisien.

Pertanyaan Wawancara GCP untuk Peran Data Engineer

Data Engineer bertanggung jawab merancang dan membangun sistem data yang skalabel dan andal, mengelola pipeline data, serta memastikan kualitas dan keandalan data di GCP.

Hal yang perlu Anda ketahui untuk Peran Data Engineering

Anda harus memiliki pengetahuan yang baik tentang layanan inti GCP dan memahami kapabilitas, kasus penggunaan, serta pola integrasinya. Pertanyaan wawancara GCP Data Engineer juga mencakup topik berikut:

• Arsitektur dan Pemodelan Data: Anda harus familier dengan BigQuery, Bigtable, Firestore, Pub/Sub, desain skema, dan teknik pemodelan data. Ini termasuk memahami cara merancang arsitektur data yang efisien dan dapat diskalakan untuk memenuhi kebutuhan bisnis spesifik.
• Pemrosesan Data dan Pipeline: Pengetahuan tentang Dataflow, Dataproc, Cloud Storage, dan Cloud Scheduler adalah hal penting. Anda harus memahami cara menggunakan teknologi ini untuk pemrosesan batch dan stream, transformasi data, orkestrasi, dan penjadwalan guna membangun pipeline data yang tangguh.
• Optimasi Kinerja: Anda perlu mengetahui teknik untuk mengoptimalkan kinerja dan biaya solusi pemrosesan serta penyimpanan data di GCP. Ini termasuk menggunakan partisi, klastering, pengindeksan, caching, dan strategi manajemen resource untuk memastikan operasi data yang efisien dan hemat biaya.

Pertanyaan yang mungkin Anda dapatkan dalam wawancara Data Engineering

Beberapa pertanyaan dan jawaban antara lain:

14. Bagaimana Anda menangani partisi data dan sharding dalam sistem database terdistribusi di GCP?

Untuk menangani partisi data dan sharding dalam sistem database terdistribusi di GCP, saya akan menggunakan teknik partisi dan sharding untuk memastikan skalabilitas dan kinerja. Partisi rentang membagi data berdasarkan rentang nilai, sedangkan partisi hash mendistribusikan data berdasarkan fungsi hash. Partisi komposit menggabungkan beberapa metode partisi. Strategi ini diterapkan pada layanan seperti Bigtable, Firestore, atau Cloud Spanner untuk mengelola data secara efisien dan memastikan akses serta pengambilan yang cepat.

15. Bagaimana Anda menangani evolusi skema dan versioning dalam arsitektur data lake di GCP?

Untuk menangani evolusi skema dan versioning dalam arsitektur data lake di GCP, saya menggunakan alat seperti Avro atau Protobuf untuk mengelola perubahan skema dari waktu ke waktu. Saya memelihara registry skema untuk melakukan versioning skema dan memastikan konsistensi di berbagai set data. Selain itu, saya menerapkan praktik tata kelola data untuk menjaga konsistensi data dan memastikan kompatibilitas mundur, sehingga lebih mudah mengelola perubahan dan pembaruan tanpa mengganggu alur kerja yang ada.

16. Bagaimana Anda akan menerapkan pipeline data menggunakan Google Cloud Dataflow dan BigQuery?

Untuk menerapkan pipeline data menggunakan Google Cloud Dataflow dan BigQuery, saya akan mulai dengan menyiapkan Dataflow untuk proses ETL. Ini mencakup menulis job Dataflow untuk mengekstrak data dari berbagai sumber, mentransformasikannya sesuai kebutuhan, dan memuatnya ke BigQuery. Saya akan mengintegrasikan Pub/Sub untuk ingest data real-time guna memastikan pemrosesan data yang tepat waktu dan akurat. Selain itu, saya akan menangani skema data, menerapkan strategi partisi, dan menggunakan teknik optimasi untuk memastikan penyimpanan dan pengambilan data yang efisien di BigQuery.

Sumber: Artikel Arsitektur Data Pipeline GCP

Pertanyaan Wawancara GCP untuk Peran Cloud Architect

Sebagian besar pertanyaan di sini akan menguji keahlian Anda dalam merancang solusi yang memenuhi kebutuhan bisnis dan teknis. Pewawancara ingin memastikan solusi yang Anda usulkan andal, aman, dan hemat biaya.

Hal yang perlu Anda ketahui untuk Peran Cloud Architect

Anda harus memiliki pengetahuan yang baik tentang layanan inti GCP dan pemahaman mendalam tentang kapabilitas, kasus penggunaan, serta pola integrasinya. 

Sebagai cloud architect, Anda bisa bertanggung jawab atas migrasi atau integrasi seluruh sistem ke GCP. Oleh karena itu, pertanyaan wawancara arsitek GCP dapat menguji keahlian Anda pada arsitektur hibrida atau multi-cloud, serta praktik terbaik untuk merancang solusi cloud yang andal dalam skala besar. Andalkan pengalaman Anda sebelumnya, dan bicarakan kasus penggunaan serta skenario yang pernah Anda tangani dengan sukses di masa lalu.

Pertanyaan yang mungkin Anda dapatkan dalam wawancara Cloud Architect

Beberapa pertanyaan dan jawaban antara lain:

17. Bisakah Anda menjelaskan langkah dan pertimbangan untuk memigrasikan aplikasi on-premises skala besar ke GCP?

Untuk memigrasikan aplikasi on-premises skala besar ke GCP, saya akan memulai dengan fase asesmen untuk mengevaluasi infrastruktur saat ini dan mengidentifikasi dependensi. Pada fase perencanaan, saya akan merancang strategi migrasi, termasuk memilih layanan dan alat GCP yang sesuai seperti Migrate for Compute Engine untuk migrasi VM dan opsi transfer data. Selama fase eksekusi, saya akan melakukan re-arsitektur aplikasi untuk cloud, menangani dependensi, melakukan pengujian menyeluruh, serta menerapkan strategi untuk meminimalkan downtime.

18. Dapatkah Anda menjelaskan kasus penggunaan dan tantangan terkait aplikasi multi-cloud, yaitu mengintegrasikan GCP dengan penyedia cloud lain?

Aplikasi multi-cloud sering digunakan untuk pemulihan bencana, analitik data, atau distribusi beban kerja. Mengintegrasikan GCP dengan penyedia cloud lain melibatkan tantangan seperti konektivitas jaringan, transfer data, manajemen identitas, dan menjaga keamanan lintas lingkungan. Alat seperti Anthos dapat membantu mengelola klaster Kubernetes multi-cloud, memastikan integrasi yang mulus dan operasi yang efisien.

19. Jelaskan bagaimana Anda akan menangani pemulihan bencana dan perencanaan kelangsungan bisnis dalam arsitektur cloud di GCP.

Untuk pemulihan bencana dan perencanaan kelangsungan bisnis dalam arsitektur cloud GCP, saya akan menyiapkan replikasi lintas region untuk memastikan redundansi data. Penerapan mekanisme failover akan membantu mempertahankan ketersediaan layanan jika terjadi kegagalan. Pencadangan rutin sangat penting untuk perlindungan data, dan saya juga akan menguji prosedur pemulihan bencana secara berkala untuk memastikan efektivitas dan pembaruan yang tepat waktu.

20. Jelaskan bagaimana Anda akan mengoptimalkan biaya infrastruktur cloud di GCP sambil memastikan kinerja dan skalabilitas.

Untuk mengoptimalkan biaya infrastruktur cloud di GCP, saya akan menggunakan Compute Engine Preemptible VM untuk komputasi yang hemat biaya. Rightsizing instance memastikan resource dialokasikan secara tepat berdasarkan penggunaan. Memanfaatkan committed use discounts dapat semakin menurunkan biaya. Selain itu, saya akan menggunakan alat manajemen biaya seperti Cost Explorer dan Budgets untuk memantau dan mengendalikan pengeluaran sambil mempertahankan kinerja dan skalabilitas.

Catatan: Topik lain yang sering diabaikan namun kerap muncul dalam wawancara adalah optimasi biaya. Menurut Laporan Flexera 2024 State of the Cloud, perusahaan memprioritaskan optimasi biaya dalam komputasi cloud, jadi pastikan Anda tahu cara menggunakan alat manajemen biaya di GCP dan memahami strategi seperti penyediaan resource dan rightsizing.

Penutup

Kini setelah Anda memiliki gambaran lebih baik tentang apa yang diharapkan dalam wawancara GCP, Anda bisa mulai mengisi celah pengetahuan Anda. 

Walaupun kursus teoretis bagus untuk memulai, menurut saya praktik langsung dengan skenario dunia nyata adalah cara terbaik untuk mendapatkan keahlian GCP. Ada banyak sumber daya yang bisa Anda gunakan, dan saya merekomendasikan kursus Pelatihan Google Cloud jika Anda mampu membayar langganan bulanan $29. 

Selain itu, DataLab dari DataCamp adalah platform yang sangat baik untuk melatih keterampilan Anda. DataLab adalah notebook berbasis cloud yang memungkinkan Anda bereksperimen dengan kode, menganalisis data, berkolaborasi dengan orang lain, dan berbagi insight tanpa perlu instalasi. DataLab menyediakan lingkungan yang mulus untuk bekerja dengan data dunia nyata, menjadikannya alat praktis untuk mengasah keterampilan data Anda.

Anda juga dapat melanjutkan studi dan menambahkan sertifikasi GCP resmi ke CV atau profil LinkedIn Anda untuk menunjukkan keterampilan kepada calon pemberi kerja. Untuk setiap sertifikasi, Google menyediakan ujian latihan gratis. Tujuannya adalah membantu Anda mempersiapkan tes resmi, tetapi juga sangat berguna untuk wawancara, jadi pastikan Anda memeriksanya.

Semoga Anda menemukan panduan ini bermanfaat, dan saya mengucapkan semoga sukses untuk wawancara Anda!