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DEPRECATED BigQuery for Marketing Analysts
Earned 9월 14, 2022 EDT
BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링
Earned 9월 1, 2022 EDT
Scientific Data Processing
Earned 8월 23, 2022 EDT
Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기
Earned 5월 1, 2022 EDT
Looker에서 고급 LookML 개념 적용하기
Earned 4월 17, 2022 EDT
Looker의 LookML 이해
Earned 4월 8, 2022 EDT
Want to turn your marketing data into insights and build dashboards? Bring all of your data into one place for large-scale analysis and model building. Get repeatable, scalable, and valuable insights into your data by learning how to query it and using BigQuery. 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.
중급 BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링 기술 배지를 획득하여 Dataprep by Trifact로 데이터 변환 파이프라인을 BigQuery에 빌드, Cloud Storage, Dataflow, BigQuery를 사용한 ETL(추출, 변환, 로드) 워크플로 빌드, BigQuery ML을 사용하여 머신러닝 모델을 빌드하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
Big data, machine learning, and scientific data? It sounds like the perfect match. In this course, you will get hands-on practice with GCP services like BigQuery, Managed Service for Apache Spark, and Tensorflow by applying them to use cases that employ real-life, scientific data sets. By getting experience with tasks like earthquake data analysis and satellite image aggregation, Scientific Data Processing will expand your skill set in big data and machine learning so you can start tackling your own problems across a spectrum of scientific disciplines.
초급 Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 기술 배지 과정을 완료하면 데이터를 필터링, 정렬, 피벗팅하고, 다른 Looker Explore의 결과를 병합하고, 함수 및 연산자를 사용해 데이터 분석 및 시각화를 위한 Looker 대시보드 및 보고서를 빌드하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
이 과정에서는 Looker에서 고급 LookML 개념을 적용하는 실무를 직접 경험해 봅니다. Liquid를 사용하여 동적 측정기준과 측정항목을 맞춤설정 및 생성하고 동적 SQL 파생 테이블 및 맞춤설정된 기본 파생 테이블을 만들고 확장을 사용하여 LookML 코드를 모듈화하는 방법을 알아봅니다.
이 과정에서는 Looker에서 LookML을 직접 사용해 봅니다. LookML 코드를 작성하여 새로운 측정기준과 측정을 만들고, 파생 테이블을 만들어 Explore에 조인하고, Explore를 필터링하고, LookML에서 캐싱 정책을 정의하는 방법을 배웁니다.