Ajeng CP
Miembro desde 2021
Liga de Plata
4100 puntos
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned sep 26, 2021 EDT
Scientific Data Processing
Earned sep 26, 2021 EDT
DEPRECATED Applied Data: Blockchain
Earned sep 26, 2021 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned sep 25, 2021 EDT
Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery
Earned sep 25, 2021 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned sep 25, 2021 EDT
Crea modelos de AA con BigQuery ML
Earned sep 25, 2021 EDT
Crea canalizaciones sin código en Cloud Data Fusion
Earned sep 24, 2021 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned sep 23, 2021 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned sep 23, 2021 EDT
Conceptos básicos de Google Cloud
Earned sep 23, 2021 EDT
Esta es la primera de las dos Quests de labs prácticos derivada de los ejercicios del libro Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, editado por O'Reilly Media, Inc. En esta primera Quest, en el capítulo 8, tiene la oportunidad de practicar todos los aspectos de la transferencia, la preparación, el procesamiento, las consultas, la exploración y la visualización de los conjuntos de datos con las herramientas y los servicios de Google Cloud Platform.
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¿Macrodatos, aprendizaje automático y datos científicos? Parece la combinación perfecta. En esta Quest de nivel avanzado, obtendrá experiencia práctica en servicios de GCP como BigQuery, Managed Service for Apache Spark y Tensorflow, aplicándolos a casos prácticos en los que se usan conjuntos de datos científicos de la vida real. Mediante la adquisición de experiencia en tareas como el análisis de datos de terremotos y la agregación de imágenes satelitales, Scientific Data Processing lo ayudará a expandir sus habilidades en macrodatos y aprendizaje automático para que pueda solucionar problemas propios relacionados con un amplio espectro de disciplinas científicas.
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Blockchain and related technologies, such as distributed ledger and distributed apps, are becoming new value drivers and solution priorities in many industries. In this course you will gain hands-on experience with distributed ledger and the exploration of blockchain datasets in Google Cloud. It brings the research and solution work of Google's Allen Day into self-paced labs for you to run and learn directly. Since this course uses advanced SQL in BigQuery, a SQL-in-BigQuery refresher lab is at the start.
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Data Catalog es un servicio de administración de metadatos completamente administrado y escalable que permite a las organizaciones descubrir, comprender y administrar todos sus datos con rapidez.En esta Quest, comenzará por aprender actividades básicas como buscar y etiquetar recursos de datos y metadatos con Data Catalog. Una vez que aprenda a crear sus propias plantillas de etiquetado que se mapeen a datos de tablas de BigQuery, descubrirá cómo incorporar MySQL, PostgreSQL y SQL Server a conectores de Data Catalog.
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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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¿Desea convertir sus datos de marketing en estadísticas y compilar paneles? Reúna todos sus datos en un solo lugar para lograr un análisis a gran escala y poder compilar modelos. Aprenda a consultar sus datos y utilice BigQuery para obtener información repetible, escalable y valiosa. BigQuery es la base de datos estadísticos de Google de bajo costo, NoOps y completamente administrada. Con BigQuery, puede consultar muchos terabytes de datos sin tener que administrar infraestructuras y sin necesitar un administrador de base de datos. BigQuery usa SQL y puede aprovechar el modelo de prepago. BigQuery le permite enfocarse en el análisis de datos para buscar estadísticas valiosas.
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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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En este curso, se ofrece experiencia práctica en Cloud Data Fusion, una plataforma de integración de datos sin código y nativa de la nube. Los desarrolladores de ETL, ingenieros de datos y analistas pueden aprovechar las transformaciones y los conectores prediseñados para crear e implementar sus canalizaciones sin preocuparse por escribir código. Este curso comienza con un lab de inicio rápido que familiariza a los estudiantes con la IU de Cloud Data Fusion. Luego, ejecutarán canalizaciones por lotes y en tiempo real, y usarán el complemento Wrangler incorporado para realizar algunas transformaciones interesantes en los datos.
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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. 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.
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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.
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En este curso de nivel introductorio, obtendrás práctica con las herramientas y servicios básicos de Google Cloud. Se proporcionan videos opcionales para brindar más contexto y un repaso de los conceptos tratados en los labs. Conceptos básicos de Google Cloud es un primer curso recomendado para los estudiantes de la plataforma: puedes empezar con pocos o ningún conocimiento previo de la nube y terminar con experiencia práctica que podrás aplicar a tu primer proyecto en Google Cloud. Desde la escritura de comandos en Cloud Shell y la implementación de tu primera máquina virtual, hasta la ejecución de apps en Kubernetes Engine o con balanceo de cargas, Conceptos básicos de Google Cloud es la introducción ideal a las características básicas de la plataforma.
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