Membro dal giorno 2024
Esame Docente certificato di Google, livello 2 (A)
Earned ago 6, 2026 EDT
Create Your First Gemini Enterprise Application
Earned ago 4, 2026 EDT
Crea un mesh di dati con Knowledge Catalog
Earned lug 25, 2026 EDT
Arcade Simulator: Data Mesh Architect
Earned lug 25, 2026 EDT
Build a Data Warehouse with BigQuery
Earned lug 17, 2026 EDT
Dimostra la tua esperienza con gli strumenti Google e le tue competenze avanzate in ambito tecnologico. Completa il quiz e i lab di seguito per completare l'esame Docente certificato di Google, livello 2 (A).
Create your first Gemini Enterprise application to earn a skill badge! Connect diverse data sources to your application to build a powerful, unified search and analysis engine. Master advanced capabilities like deep research agents, multi-agent ideation, and Gemini Notebook for focused analysis. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
Completa il corso introduttivo con badge delle competenze Crea un mesh di dati con Knowledge Catalog per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: creare un mesh di dati con Knowledge Catalog per facilitare governance, discovery e sicurezza dei dati su Google Cloud. Ti eserciterai e metterai alla prova le tue competenze nel tagging degli asset, nell'assegnazione di ruoli IAM e nella valutazione della qualità dei dati in 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.
Complete the intermediate Build a Data Warehouse with BigQuery skill badge course to demonstrate skills in the following: joining data to create new tables, troubleshooting joins, appending data with unions, creating date-partitioned tables, and working with JSON, arrays, and structs in BigQuery.