Kelvin Leonardi Kohsasih
Jest członkiem od 2019
Liga srebrna
4800 pkt.
Jest członkiem od 2019
This is the first of two Quests of hands-on labs is derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform, 2nd Edition by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this first Quest, covering up through chapter 8, you are given the opportunity to practice all aspects of ingestion, preparation, processing, querying, exploring and visualizing data sets using Google Cloud tools and services.
Aby zdobyć odznakę umiejętności, ukończ szkolenie Budowanie bezpiecznej sieci Google Cloud, w trakcie którego poznasz różne związane z siecią zasoby do budowania, skalowania i zabezpieczania aplikacji w Google Cloud.
Earn the advanced skill badge by completing the Use Machine Learning APIs on Google Cloud course, where you learn the basic features for the following machine learning and AI technologies: Cloud Vision API, Cloud Translation API, and Cloud Natural Language API.
Complete the intermediate Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in the following: building data transformation pipelines to BigQuery using Dataprep by Trifacta; using Cloud Storage, Dataflow, and BigQuery to build extract, transform, and load (ETL) workflows; and building machine learning models using BigQuery ML.
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.
Want to build ML models in minutes instead of hours using just SQL? BigQuery ML democratizes machine learning by letting data analysts create, train, evaluate, and predict with machine learning models using existing SQL tools and skills. In this series of labs, you will experiment with different model types and learn what makes a good model.
Ukończ szkolenie wprowadzające Przygotowywanie danych do użycia z interfejsami ML w Google Cloud, aby zdobyć odznakę potwierdzającą zdobycie następujących umiejętności: czyszczenie danych przy użyciu usługi Dataprep firmy Trifacta, uruchamianie potoków danych w Dataflow, tworzenie klastrów i uruchamianie zadań Apache Spark w Managed Service for Apache Spark, a także wywoływanie interfejsów API dotyczących uczenia maszynowego, w tym Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API oraz Video Intelligence API.
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.
Aby zdobyć odznakę umiejętności potwierdzającą opanowanie podstaw, ukończ kurs wprowadzający Tworzenie witryny w Google Cloud. Jest on oparty na serii materiałów wideo Get Cooking in Cloud i obejmuje te tematy: Wdrażanie witryny w Cloud RunHostowanie aplikacji internetowej w Compute EngineTworzenie, wdrażanie i skalowanie witryny w Google Kubernetes EngineMigracja z aplikacji monolitycznej do architektury mikroserwisów przy użyciu Cloud Build
Ukończ szkolenie wprowadzające Uzyskiwanie statystyk z danych BigQuery, aby zdobyć odznakę potwierdzającą zdobycie następujących umiejętności: pisanie zapytań SQL, tworzenie zapytań dotyczących tabel publicznych, wczytywanie przykładowych danych w BigQuery, naprawianie typowych błędów składniowych przy użyciu walidatora zapytań w BigQuery oraz tworzenie raportów w Data Studio przez tworzenie połączenia z danymi BigQuery.
Na tym kursie dla początkujących nauczysz się używać podstawowych narzędzi i usług Google Cloud. Dostępne są opcjonalne filmy zapewniające szerszy kontekst i pomagające powtórzyć pojęcia omówione podczas laboratoriów. Podstawy Google Cloud to kurs zalecany jako pierwszy dla osób poznających Google Cloud – możesz zacząć naukę, mając minimalną albo nawet zerową wiedzę o chmurze, a skończyć z praktycznymi umiejętnościami, które wykorzystasz w swoim pierwszym projekcie Google Cloud. Od wpisywania poleceń w Cloud Shell i wdrażania pierwszej maszyny wirtualnej po uruchamianie aplikacji w Kubernetes Engine lub aplikacji z równoważeniem obciążenia, Podstawy Google Cloud to doskonałe wprowadzenie do podstawowych funkcji platformy.