Date d'abonnement : 2024
Examen Enseignant certifié Google de niveau 2 (A)
Earned août 6, 2026 EDT
Créer votre première application Gemini Enterprise
Earned août 4, 2026 EDT
Créer un maillage de données avec Knowledge Catalog
Earned juil. 25, 2026 EDT
Arcade Simulator: Data Mesh Architect
Earned juil. 25, 2026 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned juil. 17, 2026 EDT
Validez votre expertise sur les outils Google et vos compétences en termes d'intégration de technologies avancées. Répondez au quiz et effectuez les ateliers ci-dessous pour réussir l'examen Enseignant certifié Google de niveau 2 (A).
Créez votre première application Gemini Enterprise ! Connectez diverses sources de données à votre application. Maîtrisez des fonctionnalités avancées telles que les agents de recherche approfondie, l'idéation multi-agent et NotebookLM pour une analyse ciblée.
Terminez le cours d'introduction Créer un maillage de données avec Knowledge Catalog pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création d'un maillage de données avec Knowledge Catalog pour faciliter la sécurité, la gouvernance et la découverte des données sur Google Cloud. Cela comprend l'ajout de tags à des éléments, l'attribution de rôles IAM et l'évaluation de la qualité des données dans Knowledge Catalog.
Welcome to this month's Arcade Simulator where you will be a Data Mesh Architect. In this simulation, you'll first tackle BigQuery to build date-partitioned tables, solve complex join pitfalls, and master nested data structures. Then, you'll shift to decentralized governance using Dataplex Knowledge Catalog to organize assets, assign metadata, and enforce strict cloud security. Complete with two realistic challenge labs, this simulation equips you to break down data silos, scale your infrastructure, and run a secure, seamless data mesh.
Terminez le cours intermédiaire Créer un entrepôt de données avec BigQuery pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la jointure de données pour créer des tables, la résolution des problèmes liés aux jointures, l'ajout de données avec des unions, la création de tables partitionnées par date, et l'utilisation d'objets JSON, ARRAY et STRUCT dans BigQuery.