Meilisa Dewi Kharisma
Date d'abonnement : 2020
Ligue d'Argent
6000 points
DEPRECATED Applied Data: Blockchain
Earned sept. 21, 2021 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned sept. 21, 2021 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned sept. 20, 2021 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned sept. 20, 2021 EDT
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned sept. 20, 2021 EDT
[DEPRECATED] Building Advanced Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
Earned sept. 20, 2021 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned sept. 18, 2021 EDT
Créer des pipelines sans code sur Cloud Data Fusion
Earned sept. 18, 2021 EDT
Scientific Data Processing
Earned sept. 18, 2021 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned sept. 17, 2021 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned sept. 17, 2021 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned sept. 17, 2021 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned sept. 17, 2021 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned sept. 16, 2021 EDT
Référence : infrastructure
Earned mai 26, 2020 EDT
Les bases du développement avec Google
Earned mai 25, 2020 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned mai 21, 2020 EDT
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure
Earned mai 21, 2020 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned mai 19, 2020 EDT
Intro au ML : traitement du langage
Earned mai 18, 2020 EDT
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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Terminez le cours intermédiaire Créer des modèles de ML avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'évaluation de modèles de machine learning avec BigQuery ML pour générer des prédictions de données.
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Terminez le cours intermédiaire Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création de pipelines de transformation des données dans BigQuery avec Dataprep by Trifacta ; l'utilisation de Cloud Storage, Dataflow et BigQuery pour créer des workflows ETL (Extract, Transform and Load) ; et la création de modèles de machine learning avec BigQuery ML.
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Terminez le cours d'introduction Dégager des insights des données BigQuery pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'écriture de requêtes SQL, l'interrogation de tables publiques, le chargement d'exemples de données dans BigQuery, la résolution d'erreurs de syntaxe courantes avec l'outil de validation des requêtes de BigQuery et la création de rapports dans Data Studio en se connectant aux données BigQuery.
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Terminez le cours d'introduction Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le filtrage, le tri et le croisement de données ; la fusion des résultats de différentes explorations Looker ; et l'utilisation de fonctions et d'opérateurs pour créer des tableaux de bord et des rapports Looker en vue de l'analyse et de la visualisation des données.
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This advanced-level Quest builds on its predecessor Quest, and offers hands-on practice on the more advanced data integration features available in Cloud Data Fusion, while sharing best practices to build more robust, reusable, dynamic pipelines. Learners get to try out the data lineage feature as well to derive interesting insights into their data’s history.
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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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Ce cours vous permet de vous familiariser avec Cloud Data Fusion, une plate-forme cloud native et sans code pour l'intégration de données. Les développeurs ETL, les ingénieurs de données et les analystes peuvent grandement bénéficier des transformations et connecteurs prédéfinis pour créer et déployer leurs pipelines sans avoir à écrire de code. Ce cours commence par un atelier d'introduction dans lequel les participants découvrent l'UI de Cloud Data Fusion. Ils apprennent ensuite à exécuter des pipelines par lot et en temps réel, ainsi qu'à utiliser le plug-in Wrangler intégré pour effectuer des transformations intéressantes sur les données.
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Big data, machine learning et données scientifiques ? Il semble que ce soit la combinaison parfaite. Dans cette quête avancée, vous allez vous familiariser avec des services GCP tels que BigQuery, Managed Service for Apache Spark et Tensorflow, que vous appliquerez à des cas utilisant des ensembles de données scientifiques réelles. En vous faisant acquérir de l'expérience avec des tâches telles que l'analyse des données sismiques et l'agrégation d'images satellites, le traitement de données scientifiques développera vos compétences dans le domaine du Big data et du machine learning, et vous aidera à résoudre les problèmes que vous rencontrez dans différentes disciplines scientifiques.
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Vous souhaitez générer des insights à partir de vos données marketing et créer des tableaux de bord ? Réunissez toutes vos données au même endroit afin d'effectuer des analyses à grande échelle et de créer des modèles. Apprenez à utiliser BigQuery et à interroger vos données pour créer des insights utiles, reproductibles et évolutifs. BigQuery est la base de données d'analyse à faible coût de Google, entièrement gérée et qui ne nécessite aucune opération (NoOps). Avec BigQuery, vous pouvez interroger des téraoctets de données sans avoir à gérer d'infrastructure ni faire appel à un administrateur de base de données. Basé sur le langage SQL et le modèle de paiement à l'usage, BigQuery vous permet de vous concentrer sur l'analyse des données pour en dégager des informations pertinentes.
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Cette quête est la première d'une série de deux comprenant des ateliers pratiques tirés d'exercices disponibles dans l'ouvrage Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, publié par O'Reilly Media, Inc. Dans cette première quête, qui couvre les chapitres 1 à 8, vous découvrez tous les aspects de l'ingestion, de la préparation, du traitement, de l'interrogation, de l'exploration et de la visualisation des ensembles de données à l'aide des outils et des services de Google Cloud Platform.
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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.
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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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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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Si vous êtes un développeur cloud débutant et recherchez des exercices pratiques plus poussés au-delà des bases de Google Cloud, ce cours est fait pour vous. Il vous permettra d'acquérir de l'expérience pratique grâce aux ateliers qui traitent en profondeur de Cloud Storage et d'autres services applicatifs clés tels que Monitoring et Cloud Functions. Vous développerez des compétences précieuses que vous pourrez utiliser dans tous vos projets Google Cloud.
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Ce cours d'introduction explique aux développeurs d'applications comment l'écosystème de Google Cloud peut les aider à créer des applications cloud natives sécurisées, évolutives et intelligentes. Vous apprendrez à créer et à faire évoluer des applications sans configurer d'infrastructure, à exécuter des analyses de données, à dégager des insights à partir de données, et à utiliser des API de ML pré-entraînées pour tirer parti du machine learning, même si vous n'êtes pas un expert en la matière. Vous découvrirez également l'intégration parfaite de divers services et API de Google afin de créer des applications intelligentes.
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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
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Il n'a échappé à personne que le machine learning est une technologie très dynamique, et Google Cloud Platform a joué un rôle déterminant dans son développement. Doté d'une multitude d'API, GCP propose un outil pour pratiquement toutes les tâches de machine learning. Avec ce cours d'introduction, vous allez vous familiariser avec le machine learning et son application au traitement du langage. Au cours de divers ateliers, vous allez extraire des entités à partir de texte, effectuer une analyse des sentiments et de la syntaxe, ainsi que transcrire du contenu audio avec l'API Speech-to-Text.
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