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Michael Gert Schon Muller
Date d'abonnement : 2024
Introduction à l'analyse de données sur Google Cloud
Earned déc. 10, 2025 EST
Gestion et stockage des données dans le cloud
Earned déc. 10, 2025 EST
Transformation des données dans le cloud
Earned déc. 10, 2025 EST
Le pouvoir du storytelling : comment visualiser des données dans le cloud
Earned déc. 9, 2025 EST
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud
Earned mars 21, 2025 EDT
Data Transformation in the Cloud
Earned fév. 12, 2025 EST
Data Management and Storage in the Cloud
Earned fév. 10, 2025 EST
Introduction to Data Analytics in Google Cloud
Earned jan. 30, 2025 EST
Dégager des insights des données BigQuery
Earned jan. 24, 2025 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned jan. 15, 2025 EST
Gérer des modèles de données dans Looker
Earned jan. 13, 2025 EST
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned jan. 10, 2025 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned jan. 9, 2025 EST
Developing Data Models with LookML
Earned jan. 9, 2025 EST
Appliquer les concepts avancés de LookML dans Looker
Earned déc. 13, 2024 EST
Comprendre LookML dans Looker
Earned nov. 25, 2024 EST
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned nov. 25, 2024 EST
Principes de base de l'analyse de données Google Cloud
Earned nov. 20, 2024 EST
Ce cours est le premier sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Vous définirez le domaine de l'analyse de données cloud, et décrirez les rôles et responsabilités d'un analyste de données cloud dans l'acquisition, le stockage, le traitement et la visualisation des données. Vous étudierez l'architecture des outils Google Cloud tels que BigQuery et Cloud Storage, et verrez comment les utiliser efficacement pour structurer et présenter les données, ainsi que pour générer des rapports.
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Ce cours est le deuxième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Il explique comment les données sont structurées et organisées. Vous allez acquérir une expérience pratique de l'architecture de data lakehouse et de ses composants cloud comme BigQuery, Google Cloud Storage et DataProc pour stocker, analyser et traiter efficacement de grands ensembles de données.
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Ce cours est le troisième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Vous commencerez par découvrir le parcours des données, de la collecte aux insights. Vous apprendrez ensuite à utiliser SQL pour convertir des données brutes en un format utilisable. Vous verrez aussi comment transformer de grands volumes de données à l'aide d'un pipeline de données. Enfin, vous vous entraînerez à appliquer des stratégies de transformation à des ensembles de données réels pour répondre à des besoins métier.
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Ce cours est le quatrième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Dans ce cours, vous allez développer des compétences associées aux cinq étapes clés de la visualisation des données dans le cloud : le storytelling, la planification, l'exploration des données, la création de visualisations et le partage des données avec d'autres personnes. Vous allez approfondir votre connaissance des interfaces et de l'expérience utilisateur pour créer des wireframes de visualisations cloud natives percutantes. Vous travaillerez également avec des outils de visualisation de données cloud natifs pour explorer des ensembles de données, créer des rapports et concevoir des tableaux de bord qui favorisent la prise de décisions et la collaboration.
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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.
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This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.
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This is the second of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll explore how data is structured and organized. You’ll gain hands-on experience with the data lakehouse architecture and cloud components like BigQuery, Google Cloud Storage, and DataProc to efficiently store, analyze, and process large datasets.
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This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.
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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 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 Gérer des modèles de données dans Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : maintenir l'état de santé des projets LookML, utiliser l'exécuteur SQL pour la validation des données, appliquer les bonnes pratiques LookML, optimiser les requêtes et les rapports sur les performances, et mettre en œuvre des tables dérivées persistantes et des règles de mise en cache.
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Ce cours présente Gemini dans BigQuery, une suite de fonctionnalités basées sur l'IA conçue pour faciliter le workflow "des données à l'IA". Ces fonctionnalités incluent l'exploration et la préparation des données, la génération et le dépannage de code, ainsi que la découverte et la visualisation du workflow. Au moyen d'explications conceptuelles, d'un cas d'utilisation concret et d'ateliers pratiques, le cours explique aux professionnels des données comment booster leur productivité et accélérer le pipeline de développement.
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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
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Ce cours vous permettra d'acquérir une expérience pratique de l'application des concepts avancés de LookML dans Looker. Vous apprendrez à utiliser Liquid pour personnaliser et créer des dimensions et des mesures dynamiques, à créer des tables dérivées SQL dynamiques et natives personnalisées, et à utiliser extends pour modulariser votre code LookML.
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Dans ce cours, vous mettrez en pratique vos connaissances sur LookML dans Looker. Vous apprendrez à écrire du code LookML pour créer des dimensions et des mesures, créer des tables dérivées et les joindre à des explorations, filtrer ces explorations et définir des règles de mise en cache dans LookML.
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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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Découvrez comment transformer des chiffres bruts en décisions claires et basées sur les données sur Google Cloud. Grâce à des ateliers pratiques et des scénarios concrets, ce cours de niveau débutant vous apprendra à interroger des données dans BigQuery, à explorer les tendances dans Looker et à créer des rapports interactifs partageables dans Data Studio.
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