Thurairaj Ulaganathan
Menjadi anggota sejak 2022
Silver League
9135 poin
Men-deploy Arsitektur Multi-Agen
Earned Agu 23, 2026 EDT
Membangun Mesh Data dengan Knowledge Catalog
Earned Agu 20, 2026 EDT
Berbagi Data Menggunakan Google Data Cloud
Earned Agu 10, 2026 EDT
Mendapatkan Insight dari Data BigQuery
Earned Agu 10, 2026 EDT
Membangun Data Warehouse dengan BigQuery
Earned Agu 9, 2026 EDT
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep
Earned Agu 6, 2026 EDT
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure
Earned Agu 12, 2023 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned Agu 11, 2023 EDT
Menyiapkan Data untuk Dasbor dan Laporan Looker
Earned Agu 11, 2023 EDT
Penjelajah AI Generatif - Agent Platform
Earned Agu 8, 2023 EDT
DEPRECATED BigQuery for Marketing Analysts
Earned Agu 7, 2023 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned Agu 6, 2023 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned Agu 4, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned Agu 3, 2023 EDT
Selesaikan badge keahlian Men-deploy Arsitektur Multi-Agen tingkat lanjut untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: membangun sistem multi-agen dengan ADK, menghubungkan agen dengan protokol Agent-to-Agent (A2A), mengintegrasikan alat eksternal menggunakan Model Context Protocol (MCP), dan men-deploy solusi multi-agen lengkap ke Agent Engine.
Pelajari lebih lanjut
Selesaikan badge keahlian pengantar Membangun Mesh Data dengan Knowledge Catalog untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat mesh data dengan Knowledge Catalog untuk memfasilitasi keamanan, tata kelola, dan penemuan data di Google Cloud. Anda akan berlatih dan menguji keterampilan Anda dalam memberikan tag pada aset, menetapkan peran IAM, dan menilai kualitas data di Knowledge Catalog.
Pelajari lebih lanjut
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus badge keahlian Berbagi Data Menggunakan Google Data Cloud, tempat Anda akan mendapatkan pengalaman praktis dengan Google Cloud Partner Berbagi Data, yang memiliki set data eksklusif yang dapat digunakan pelanggan untuk kasus penggunaan analisis mereka. Pelanggan berlangganan data ini, mengkuerinya dalam platform mereka sendiri, lalu menambahkannya dengan set data mereka sendiri dan menggunakan visualisasi untuk dasbor yang berinteraksi dengan pelanggan mereka.
Pelajari lebih lanjut
Selesaikan badge keahlian pengantar Mendapatkan Insight dari Data BigQuery untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: menulis kueri SQL, membuat kueri tabel publik, memuat sampel data ke dalam BigQuery, memecahkan masalah error sintaksis umum dengan validator kueri di BigQuery, dan membuat laporan di Data Studio dengan menghubungkannya ke data BigQuery.
Pelajari lebih lanjut
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Membangun Data Warehouse dengan BigQuery untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: menggabungkan data untuk membuat tabel baru, memecahkan masalah penggabungan, menambahkan data dengan union, membuat tabel berpartisi tanggal, serta menggunakan JSON, array, dan struct di BigQuery.
Pelajari lebih lanjut
Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Data Engineer certification exam.
You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
Pelajari lebih lanjut
Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
Pelajari lebih lanjut
In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
Pelajari lebih lanjut
Selesaikan badge keahlian pengantar Menyiapkan Data untuk Dasbor dan Laporan Looker untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: memfilter, mengurutkan, dan melakukan pivot pada data; menggabungkan hasil dari sejumlah Eksplorasi Looker; serta menggunakan fungsi dan operator untuk membangun dasbor dan laporan Looker untuk analisis dan visualisasi data.
Pelajari lebih lanjut
Kursus Penjelajah AI Generatif - Agent Platform adalah sekumpulan lab yang membahas cara menggunakan AI Generatif di Google Cloud. Melalui lab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan model Gemini di Agent Platform. Anda juga akan mempelajari apa itu desain perintah, praktik terbaik desain perintah, serta cara menggunakan desain perintah untuk pencarian ide, klasifikasi teks, ekstraksi teks, peringkasan teks, dan lainnya. Anda juga akan mempelajari cara menyesuaikan model dasar dengan melatihnya melalui pelatihan kustom di Agent Platform dan men-deploy-nya ke endpoint di Agent Platform.
Pelajari lebih lanjut
Want to turn your marketing data into insights and build dashboards? Bring all of your data into one place for large-scale analysis and model building. Get repeatable, scalable, and valuable insights into your data by learning how to query it and using BigQuery. 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.
Pelajari lebih lanjut
TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
Pelajari lebih lanjut
In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
Pelajari lebih lanjut
Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.
Pelajari lebih lanjut
