Учасник із 2024
Іспит "Сертифікований викладач Google рівня 2" (A)
Earned серп. 6, 2026 EDT
Create Your First Gemini Enterprise Application
Earned серп. 4, 2026 EDT
Створення сітки даних за допомогою Knowledge Catalog
Earned лип. 25, 2026 EDT
Arcade Simulator: Data Mesh Architect
Earned лип. 25, 2026 EDT
Build a Data Warehouse with BigQuery
Earned лип. 17, 2026 EDT
Підтвердьте свій досвід роботи з інструментами Google і навички застосування передових технологій. Щоб скласти іспит для отримання статусу Сертифікованого викладача Google рівня 2 (A), виконайте наведені нижче завдання.
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.
Пройдіть вступний кваліфікаційний курс Створення сітки даних за допомогою Knowledge Catalog, щоб продемонструвати свої навички створення такої сітки для покращеної безпеки даних, керування ними й пошуку в Google Cloud. Ви потренуєтеся й перевірите свої навички щодо позначення тегами об’єктів, призначення ролей IAM і перевірки якості даних у 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.