Ikuti video singkat yang dipandu oleh instruktur ahli, lalu praktikkan apa yang telah Anda pelajari melalui latihan interaktif di browser Anda.
atau
Kursus
Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
Cloud
Kursus
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
Cloud
Kursus
Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.
Cloud
Kursus
Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
Cloud
Kursus
Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.
Cloud
Kursus
This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
Cloud
Kursus
Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Cloud
Kursus
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Cloud
Kursus
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
Cloud
Kursus
Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.
Cloud
Kursus
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
Cloud
Kursus
Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
Cloud
Kursus
In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
Cloud
Kursus
Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
Cloud
Kursus
Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.
Cloud
Kursus
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
Cloud
Kursus
Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.
Cloud
Kursus
Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Cloud
Kursus
Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
Cloud
Kursus
This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
Cloud
Kursus
Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
Cloud
Kursus
This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
Cloud
Kursus
This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
Cloud
Kursus
The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
Cloud
Kursus
This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
Cloud
Kursus
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
Cloud
Kursus
You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
Cloud
Kursus
It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
Cloud
Kursus
Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
Cloud
Cloud
Ilmu data adalah bidang keahlian yang berfokus pada pengambilan informasi dari data. Dengan menggunakan keterampilan pemrograman, metode ilmiah, algoritma, dan lainnya, ilmuwan data menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Anda perlu mempelajari bahasa pemrograman seperti Python atau R dan menguasai prinsip-prinsip matematika dan statistik. Pengetahuan tentang metode analisis data dan alat-alat data science juga sangat penting. Ada banyak cara untuk belajar data science. Selain melalui pendidikan formal, seperti gelar sarjana atau studi di universitas, terdapat banyak sumber daya lain yang dapat membantu Anda belajar dengan kecepatan Anda sendiri. Selain kursus online dan tutorial, terdapat buku, video, dan sumber lainnya.
Selain pengetahuan tentang matematika dan statistik, ilmuwan data memerlukan keterampilan pemrograman dalam bahasa pemrograman seperti Python, R, dan SQL. Selain itu, ilmu data memerlukan kemampuan untuk bekerja dengan set data besar, pengetahuan tentang visualisasi data, pengolahan data, dan manajemen basis data. Keterampilan dalam machine learning dan deep learning juga dapat berguna.
Dalam konteks profesional, hampir setiap industri dapat memanfaatkan ilmu data dalam berbagai tingkat. Organisasi kesehatan menggunakan ilmu data science untuk mendeteksi dan mengobati penyakit, sementara perusahaan keuangan menggunakannya untuk mendeteksi dan mencegah penipuan. Berbagai industri menggunakan ilmu data untuk pemasaran, seperti membangun sistem rekomendasi dan menganalisis tingkat churn pelanggan.
Ya, ilmu data termasuk salah satu sektor yang tumbuh paling cepat di AS dan di seluruh dunia. Ini juga salah satu karier dengan gaji tertinggi yang ada saat ini. Menurut data dari Payscale, ilmuwan data berpengalaman mendapatkan gaji rata-rata $97.609 dan memiliki tingkat kepuasan empat bintang dari lima di AS.
Ada beberapa hal yang perlu dipertimbangkan di sini. Pertama, program studi data science bisa sangat kompetitif untuk masuk, seringkali membutuhkan nilai yang konsisten tinggi. Demikian pula, banyak keterampilan yang dibutuhkan dalam data science memerlukan banyak waktu belajar dan kesabaran. Membutuhkan beberapa bulan untuk menguasai semua dasar yang diperlukan, serta banyak pengalaman praktis untuk mendapatkan posisi entry-level.
Ya, Anda memerlukan pengalaman pemrograman dalam bahasa-bahasa seperti Python, R, SQL, Java, dan C/C++. Namun, karena sintaksnya yang relatif sederhana, bahasa pemrograman Python sering menjadi pilihan utama bagi pemula.
Bagi seseorang yang tidak memiliki pengalaman pemrograman sebelumnya dan/atau latar belakang matematika, biasanya diperlukan waktu 7 hingga 12 bulan studi intensif untuk mencapai tingkat data scientist pemula. Namun, penting untuk diingat bahwa mempelajari dasar-dasar teori data science saja mungkin tidak cukup untuk menjadikan Anda seorang data scientist yang sesungguhnya.
Setelah menguasai dasar ilmu data, Anda dapat kemudian spesialisasi dalam berbagai bidang, termasuk machine learning, kecerdasan buatan, analisis big data, analitik bisnis dan intelijen, penambangan data, dan banyak lagi.
Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.