Karmichael Sultana
Miembro desde 2023
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud
Earned jul 11, 2023 EDT
Data Lake Modernization on Google Cloud: Cloud Composer
Earned jul 11, 2023 EDT
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
Earned jul 7, 2023 EDT
Crea modelos de AA con BigQuery ML
Earned jul 4, 2023 EDT
Administra modelos de datos en Looker
Earned jul 4, 2023 EDT
Crea objetos de LookML en Looker
Earned jun 30, 2023 EDT
Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery
Earned jun 30, 2023 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned jun 28, 2023 EDT
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - Español
Earned jun 26, 2023 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Español
Earned jun 23, 2023 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Español
Earned jun 23, 2023 EDT
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Español
Earned jun 22, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned jun 22, 2023 EDT
Preparar datos para paneles de Looker e informes
Earned jun 20, 2023 EDT
Developing Data Models with LookML
Earned jun 19, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned jun 19, 2023 EDT
Aplica conceptos avanzados de LookML en Looker
Earned jun 16, 2023 EDT
Comprende LookML en Looker
Earned jun 16, 2023 EDT
En este curso intermedio, aprenderás a diseñar, crear y optimizar canalizaciones de datos por lotes sólidas en Google Cloud. Más allá del manejo de datos fundamental, explorarás las transformaciones de datos a gran escala y la organización eficiente de flujos de trabajo, lo que es primordial para la inteligencia empresarial oportuna y los informes esenciales.
Obtén experiencia práctica con Dataflow para Apache Beam y Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) para la implementación, y aborda consideraciones cruciales respecto de la calidad de los datos, la supervisión y las alertas para garantizar la confiabilidad de la canalización y la excelencia operativa. Se recomienda tener conocimientos básicos sobre almacenamiento de datos, ETL/ELT, SQL, Python y conceptos de Google Cloud.
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Welcome to Cloud Composer, where we discuss how to orchestrate data lake workflows with Cloud Composer.
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Si bien los enfoques tradicionales de usar data lakes y almacenes de datos pueden ser eficaces, tienen deficiencias, en particular en entornos empresariales grandes. En este curso, se presenta el concepto del data lakehouse y los productos de Google Cloud que se usan para crear uno. Una arquitectura de lakehouse usa fuentes de datos de estándares abiertos y combina las mejores funciones de los data lakes y los almacenes de datos, lo que aborda muchas de sus deficiencias.
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Obtén la insignia de habilidad intermedia Crea modelos de AA con BigQuery ML y demuestra tus habilidades para crear y evaluar modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML para realizar predicciones de datos.
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Completa el curso con insignia de habilidad de nivel intermedio Administra modelos de datos en Looker y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: mantener el estado de un proyecto de LookML, usar un Ejecutor de SQL para validar datos, aplicar las prácticas recomendadas de LookML, optimizar las consultas y los informes para mejorar el rendimiento, y también implementar tablas derivadas persistentes y políticas de almacenamiento en caché.
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Completa el curso introductorio para obtener la insignia de habilidad Crea objetos de LookML en Looker y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear nuevas dimensiones y mediciones, vistas y tablas derivadas; establecer filtros y tipos de medición según los requisitos; actualizar dimensiones y mediciones; crear y definir mejor las Exploraciones, unir vistas a Exploraciones existentes y decidir qué objetos de LookML crear en función de los requisitos empresariales.
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Completa la insignia de habilidad introductoria del curso Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: escribir consultas en SQL, consultar tablas públicas, cargar datos de muestra en BigQuery, solucionar problemas de errores de sintaxis habituales con el validador de consultas en BigQuery y crear informes en Data Studio con la conexión a datos de BigQuery.
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Completa la insignia de habilidad introductoria Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: limpiar datos con Dataprep de Trifacta, ejecutar canalizaciones de datos en Dataflow, crear clústeres y ejecutar trabajos de Apache Spark en Managed Service for Apache Spark y llamar a APIs de AA, como la API de Cloud Natural Language, la API de Google Cloud Speech-to-Text y la API de Video Intelligence.
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En este curso, definimos qué es el aprendizaje automático y cómo puede beneficiar a tu negocio. Verás algunas demostraciones de AA en acción y aprenderás términos clave de AA, como instancias, atributos y etiquetas. En los labs interactivos, practicarás la invocación de las APIs de AA previamente entrenadas que están disponibles y crearás tus propios modelos de aprendizaje automático con solo SQL y BigQuery ML.
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El tercer curso de esta serie es Achieving Advanced Insights with BigQuery. En este curso, aumentarás tu conocimiento de SQL a medida que profundizamos en funciones avanzadas y cómo desglosar una consulta compleja en pasos más sencillos.
Abordaremos la arquitectura interna de BigQuery (almacenamiento fragmentado basado en columnas) y temas avanzados de SQL, como los campos anidados y repetidos a través del uso de arrays y structs. Finalmente, profundizaremos en la optimización de tus consultas para mejorar el rendimiento y cómo puedes proteger tus datos con vistas autorizadas.
Después de completar este curso, inscríbete en el curso Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud.
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Este es el segundo curso de la serie de cursos Data to Insights. Aquí, veremos cómo transferir nuevos conjuntos de datos externos a BigQuery y visualizarlos con Looker Studio. También analizaremos los conceptos intermedios de SQL, como las operaciones JOIN y UNION de varias tablas, que te permitirán analizar datos de varias fuentes. Nota: Incluso si tienes experiencia en SQL, hay aspectos específicos de BigQuery (como la gestión del almacenamiento en caché de las consultas y los comodines de tablas) que pueden ser nuevos para ti. Después de completar el curso, inscríbete en el curso Achieving Advanced Insights with BigQuery.
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En este curso, veremos cuáles son los desafíos comunes a los que se enfrentan los analistas de datos y cómo resolverlos con las herramientas de macrodatos en Google Cloud. Aprenderás algunos conceptos de SQL y adquirirás conocimientos sobre el uso de BigQuery y Dataprep para analizar y transformar conjuntos de datos. Este es el primer curso de la serie From Data to Insights with Google Cloud. Después de completarlo, inscríbete en el curso Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights.
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En este curso, aprenderás sobre los productos y servicios de macrodatos y aprendizaje automático de Google Cloud involucrados en el ciclo de vida de datos a IA. También explorarás los procesos, los desafíos y los beneficios de crear una canalización de macrodatos y modelos de aprendizaje automático con Vertex AI en Google Cloud.
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Obtén la insignia de habilidad introductoria Preparar datos para paneles de Looker e informes y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes tareas: filtrar, ordenar y reorientar datos, combinar resultados de diferentes exploraciones de Looker y usar funciones y operadores para crear informes y paneles de Looker para el análisis y la visualización de datos.
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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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En este curso, adquirirás experiencia práctica en la aplicación de conceptos avanzados de LookML en Looker. Aprenderás a usar Liquid para personalizar y crear dimensiones y mediciones dinámicas, crear tablas derivadas de SQL dinámicas y tablas derivadas nativas personalizadas, y a utilizar extensiones para modularizar tu código de LookML.
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En este curso, adquirirás experiencia práctica con LookML en Looker. Aprenderás a escribir código de LookML para crear nuevas dimensiones y medidas, crear tablas derivadas y unirlas a exploraciones, filtrar exploraciones y definir políticas de almacenamiento en caché en LookML.
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