Rikin Bright
Menjadi anggota sejak 2024
Gold League
29885 poin
Menjadi anggota sejak 2024
Ini adalah kursus kelima dari lima kursus dalam Sertifikat Analisis Data Google Cloud. Dalam kursus ini, Anda akan menggabungkan dan menerapkan pengetahuan serta keterampilan dasar dari kursus 1 sampai 4 dalam project akhir praktis yang berfokus pada project siklus proses data secara keseluruhan. Anda akan mempraktikkan penggunaan alat berbasis cloud untuk mengumpulkan, menyimpan, memproses, menganalisis, memvisualisasikan, dan mengomunikasikan insight data secara efektif. Pada akhir kursus, Anda akan menyelesaikan project yang menunjukkan kemahiran Anda dalam menyusun data secara efektif dari berbagai sumber, mempresentasikan solusi kepada berbagai pemangku kepentingan, dan memvisualisasikan insight data menggunakan software berbasis cloud. Anda juga akan memperbarui resume Anda dan mempraktikkan teknik wawancara untuk membantu mempersiapkan diri melamar pekerjaan dan menghadapi wawancara.
Ini adalah kursus pertama dari lima kursus dalam Sertifikat Analisis Data Google Cloud. Dalam kursus ini, Anda akan mendefinisikan bidang analisis data cloud dan menjelaskan peran serta tanggung jawab seorang analis data cloud terkait akuisisi, penyimpanan, pemrosesan, dan visualisasi data. Anda akan mempelajari arsitektur alat berbasis Google Cloud, seperti BigQuery dan Cloud Storage, serta cara penggunaannya untuk menyusun, menampilkan, dan melaporkan data secara efektif.
Ini adalah kursus ketiga dari lima kursus dalam Sertifikat Analisis Data Google Cloud. Dalam kursus ini, Anda akan memulai dengan mendapatkan ringkasan tentang perjalanan data, mulai dari pengumpulan hingga insight. Kemudian Anda akan mempelajari cara menggunakan SQL untuk mengubah data mentah menjadi format yang dapat digunakan. Selanjutnya, Anda akan mempelajari cara mengubah volume data yang besar menggunakan pipeline data. Terakhir, Anda akan memperoleh pengalaman dalam menerapkan strategi transformasi pada set data yang nyata untuk memenuhi kebutuhan bisnis.
Ini adalah kursus keempat dari lima kursus dalam Sertifikat Analisis Data Google Cloud. Dalam kursus ini, Anda akan berfokus pada pengembangan keterampilan dalam lima tahap utama visualisasi data di cloud: bercerita, membuat perencanaan, melakukan eksplorasi data, membuat visualisasi, dan berbagi data dengan orang lain. Anda juga akan mendapatkan pengalaman menggunakan keterampilan UI/UX untuk membuat wireframe visualisasi berbasis cloud yang berdampak dan bekerja dengan alat visualisasi data berbasis cloud untuk mengeksplorasi set data, membuat laporan, serta membangun dasbor yang mendorong keputusan dan meningkatkan kolaborasi.
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE). You'll review NotebookLM features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.
Dalam kursus tingkat pemula ini, Anda akan mempelajari alur kerja Analisis Data di Google Cloud dan alat yang dapat Anda gunakan untuk mengeksplorasi, menganalisis, dan memvisualisasikan data, serta membagikan temuan Anda dengan para pemangku kepentingan. Dengan menggunakan studi kasus serta lab interaktif, materi, dan kuis/demo, kursus ini akan mendemonstrasikan cara menghasilkan data bersih hingga visualisasi dan dasbor yang menghasilkan dampak dari set data mentah. Entah Anda sudah bekerja dengan data dan ingin mempelajari cara sukses di Google Cloud, atau ingin mengembangkan karier Anda, kursus ini akan membantu Anda memulai. Hampir semua orang yang melakukan atau menggunakan analisis data dalam pekerjaan mereka dapat mengambil manfaat dari kursus ini.
While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.
Dalam kursus ini, Anda akan belajar tentang data engineering on Google Cloud, peran dan tanggung jawab data engineer, dan bagaimana hal tersebut terhubung dengan penawaran yang disediakan oleh Google Cloud. Anda juga akan mempelajari cara untuk mengatasi tantangan terkait data engineering.
In the last installment of the Dataflow course series, we will introduce the components of the Dataflow operational model. We will examine tools and techniques for troubleshooting and optimizing pipeline performance. We will then review testing, deployment, and reliability best practices for Dataflow pipelines. We will conclude with a review of Templates, which makes it easy to scale Dataflow pipelines to organizations with hundreds of users. These lessons will help ensure that your data platform is stable and resilient to unanticipated circumstances.
This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.
This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.
This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.
This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.
This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.
This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.