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Ghulam Mustafa Keerio

Membro dal giorno 2023

Campionato Argento

47300 punti
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML Earned feb 9, 2025 EST
Viaggio nell'AI generativa - Agent Platform Earned feb 5, 2025 EST
Analyze Speech and Language with Google APIs Earned gen 26, 2025 EST
Analyze Sentiment with Natural Language API Earned gen 25, 2025 EST
Introduzione all'AI e al machine learning su Google Cloud Earned gen 24, 2025 EST
Prepara i dati per le API ML su Google Cloud Earned dic 24, 2024 EST
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job Earned dic 9, 2024 EST
Data Management and Storage in the Cloud Earned dic 7, 2024 EST
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud Earned dic 5, 2024 EST
Genera insight dai dati BigQuery Earned nov 26, 2024 EST
Data Transformation in the Cloud Earned nov 16, 2024 EST
BigQuery for Data Analysts Earned ott 26, 2024 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned ott 23, 2024 EDT
Create ML Models with BigQuery ML Earned ott 10, 2024 EDT
Manage Data Models in Looker Earned set 21, 2024 EDT
Build LookML Objects in Looker Earned set 12, 2024 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned set 8, 2024 EDT
Applying Advanced LookML Concepts in Looker Earned set 7, 2024 EDT
Prepare Data for Looker Dashboards and Reports Earned ago 24, 2024 EDT
Developing Data Models with LookML Earned ago 17, 2024 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker Earned ago 2, 2024 EDT
Google Cloud Data Analytics Essentials Earned lug 7, 2024 EDT
Introduction to Large Language Models - Italiano Earned feb 9, 2024 EST
Gemini in Google Meet - Italiano Earned feb 6, 2024 EST
Gemini in Presentazioni Google Earned feb 6, 2024 EST
Gemini in Fogli Google Earned dic 31, 2023 EST
Gemini in Documenti Google Earned dic 31, 2023 EST
Gemini in Gmail Earned dic 31, 2023 EST
Introduzione a Gemini in Google Workspace Earned dic 31, 2023 EST
Introduction to Generative AI - Italiano Earned dic 31, 2023 EST

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.

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Il corso Viaggio nell'AI generativa - Agent Platform è una raccolta di lab su come utilizzare l'AI generativa su Google Cloud. Nei lab imparerai a utilizzare i modelli Gemini in Agent Platform. Scoprirai inoltre come progettare i prompt, le best practice da seguire e come utilizzare l'AI generativa per l'ideazione, la classificazione, l'estrazione e il riassunto di testi e molto altro ancora. Imparerai anche come ottimizzare un foundation model addestrandolo tramite addestramento personalizzato in Agent Platform ed eseguendo il deployment su un endpoint in Agent Platform.

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Earn a skill badge by completing the Analyze Speech and Language with Google APIs quest, where you learn how to use the Natural Language and Speech APIs in real-world settings.

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Earn a skill badge by completing the Analyze Sentiment with Natural Language API quest, where you learn how the API derives sentiment from text.

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Questo corso presenta le offerte di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) su Google Cloud per la creazione di progetti di AI predittiva e generativa. Esplora le tecnologie, i prodotti e gli strumenti disponibili durante tutto il ciclo di vita data-to-AI, includendo le basi, lo sviluppo e le soluzioni di AI. Ha lo scopo di aiutare data scientist, sviluppatori di AI e ML engineer a migliorare le proprie abilità e conoscenze attraverso attività di apprendimento coinvolgenti ed esercizi pratici.

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Ottieni il corso intermedio con badge delle competenze Prepara i dati per le API ML su Google Cloud per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: pulizia dei dati con Dataprep di Trifacta, esecuzione delle pipeline di dati in Dataflow, creazione dei cluster ed esecuzione dei job Apache Spark in Managed Service for Apache Spark e richiamo delle API ML tra cui l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text e l'API Video Intelligence.

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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.

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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 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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Completa il corso introduttivo con badge delle competenze Genera insight dai dati BigQuery per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: scrivere query SQL, eseguire query su tabelle pubbliche, caricare dati di esempio in BigQuery, risolvere i problemi di sintassi comuni con lo strumento di convalida query in BigQuery e creare report in Data Studio collegando ai dati di BigQuery.

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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 course is designed for data analysts who want to learn about using BigQuery for their data analysis needs. Through a combination of videos, labs, and demos, we cover various topics that discuss how to ingest, transform, and query your data in BigQuery to derive insights that can help in business decision making.

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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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Complete the intermediate Create ML Models with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in creating and evaluating machine learning models with BigQuery ML to make data predictions.

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Complete the intermediate Manage Data Models in Looker skill badge course to demonstrate skills in the following: maintaining LookML project health; utilizing SQL runner for data validation; employing LookML best practices; optimizing queries and reports for performance; and implementing persistent derived tables and caching policies.

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Complete the introductory Build LookML Objects in Looker skill badge course to demonstrate skills in the following: building new dimensions and measures, views, and derived tables; setting measure filters and types based on requirements; updating dimensions and measures; building and refining Explores; joining views to existing Explores; and deciding which LookML objects to create based on business requirements.

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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 course, you will get hands-on experience applying advanced LookML concepts in Looker. You will learn how to use Liquid to customize and create dynamic dimensions and measures, create dynamic SQL derived tables and customized native derived tables, and use extends to modularize your LookML code.

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Complete the introductory Prepare Data for Looker Dashboards and Reports skill badge course to demonstrate skills in the following: filtering, sorting, and pivoting data; merging results from different Looker Explores; and using functions and operators to build Looker dashboards and reports for data analysis and visualization.

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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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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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Discover how to turn raw numbers into clear, data-driven decisions on Google Cloud. Through hands-on labs and practical real-world scenarios, this beginner-level course guides you through querying data in BigQuery, exploring trends in Looker, and crafting shareable, interactive reports in Data Studio.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo che esplora cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i casi d'uso in cui possono essere utilizzati e come è possibile utilizzare l'ottimizzazione dei prompt per migliorare le prestazioni dei modelli LLM. Descrive inoltre gli strumenti Google per aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.

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Gemini per Google Workspace è un componente aggiuntivo che fornisce agli utenti accesso a funzionalità di AI generativa. Questo corso approfondisce le funzionalità di Gemini in Google Meet. Attraverso lezioni video e attività ed esempi pratici, acquisirai una comprensione completa delle funzionalità di Gemini in Google Meet. Imparerai a utilizzare Gemini per generare immagini di sfondo, migliorare la qualità video e tradurre i sottotitoli. Alla fine del corso avrai acquisito le conoscenze e le competenze necessarie per utilizzare con sicurezza Gemini in Google Meet per massimizzare l'efficacia delle tue videoconferenze.

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Gemini per Google Workspace è un componente aggiuntivo che fornisce ai clienti funzionalità di AI generativa in Google Workspace. In questo mini corso imparerai le funzionalità principali di Gemini e come possono essere utilizzate per migliorare la produttività e l'efficienza in Presentazioni Google.

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Gemini per Google Workspace è un componente aggiuntivo che fornisce ai clienti funzionalità di AI generativa in Google Workspace. In questo mini corso imparerai le funzionalità principali di Gemini e come possono essere utilizzate per migliorare la produttività e l'efficienza in Fogli Google.

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Gemini per Google Workspace è un componente aggiuntivo che fornisce agli utenti accesso a funzionalità di AI generativa. Questo corso approfondisce le funzionalità di Gemini in Documenti Google utilizzando lezioni video, attività ed esempi pratici. Imparerai a utilizzare Gemini per generare contenuti scritti in base a dei prompt. Inoltre, esplorerai l'utilizzo di Gemini per modificare il testo che hai già scritto, aiutandoti a migliorare la tua produttività complessiva. Alla fine del corso avrai acquisito le conoscenze e le competenze necessarie per utilizzare con sicurezza Gemini in Documenti Google per migliorare la tua scrittura.

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Gemini per Google Workspace è un componente aggiuntivo che fornisce ai clienti funzionalità di AI generativa in Google Workspace. In questo mini corso imparerai le funzionalità principali di Gemini e come possono essere utilizzate per migliorare la produttività e l'efficienza in Gmail.

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Gemini per Google Workspace è un componente aggiuntivo che fornisce ai clienti funzionalità di AI generativa in Google Workspace. In questo percorso di apprendimento imparerai le funzionalità principali di Gemini e come possono essere utilizzate per migliorare la produttività e l'efficienza in Google Workspace.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'AI generativa, come viene utilizzata e in che modo differisce dai tradizionali metodi di machine learning. Descrive inoltre gli strumenti Google che possono aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.

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