This course provided technical training in Google Cloud Dataflow, the foundational pillar of Google Cloud's streaming analytics solution. This training is intended for Google Cloud technical experts that are looking to further their understanding of Dataflow to advance sales-related technical evaluations, customer implementations, technical support, and data processing applications. This course explores topics related to Dataflow, including: Apache Beam SDK Google Cloud Dataflow Runner Autoscaling Logic Sources / Sinks Schemas / Dataflow SQL Dynamic Work RebalancingMonitoring, Troubleshooting, and Optimization Testing and CI/CD
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I due componenti chiave di qualsiasi pipeline di dati sono costituiti dai data lake e dai data warehouse. In questo corso evidenzieremo i casi d'uso per ogni tipo di spazio di archiviazione e approfondiremo i dettagli tecnici delle soluzioni di data lake e data warehouse disponibili su Google Cloud. Inoltre, descriveremo il ruolo di un data engineer, illustreremo i vantaggi di una pipeline di dati di successo per le operazioni aziendali ed esamineremo i motivi per cui il data engineering dovrebbe essere eseguito in un ambiente cloud.
Questo è il primo corso della serie Data engineering su Google Cloud. Dopo il completamento di questo corso, iscriviti al corso Creazione di pipeline di dati in batch su Google Cloud.
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Complete the intermediate Build a Data Warehouse with BigQuery skill badge course to demonstrate skills in the following: joining data to create new tables, troubleshooting joins, appending data with unions, creating date-partitioned tables, and working with JSON, arrays, and structs in BigQuery.
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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.
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Welcome Gamers! Today's game is all about experimenting with Big Query for Machine Learning! Use real life case studies to learn various concepts of BQML and have fun. Take labs to earn points. The faster you complete the lab objectives, the higher your score.
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I due componenti chiave di qualsiasi pipeline di dati sono costituiti dai data lake e dai data warehouse. In questo corso evidenzieremo i casi d'uso per ogni tipo di spazio di archiviazione e approfondiremo i dettagli tecnici delle soluzioni di data lake e data warehouse disponibili su Google Cloud. Inoltre, descriveremo il ruolo di un data engineer, illustreremo i vantaggi di una pipeline di dati di successo per le operazioni aziendali ed esamineremo i motivi per cui il data engineering dovrebbe essere eseguito in un ambiente cloud.
Questo è il primo corso della serie Data engineering su Google Cloud. Dopo il completamento di questo corso, iscriviti al corso Creazione di pipeline di dati in batch su Google Cloud.
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Questo corso presenta i prodotti e i servizi per big data e di machine learning di Google Cloud che supportano il ciclo di vita dai dati all'IA. Esplora i processi, le sfide e i vantaggi della creazione di una pipeline di big data e di modelli di machine learning con Vertex AI su Google Cloud.
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Inside Track: Dataflow Advanced
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Modernizzazione di data lake e data warehouse con Google Cloud
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Build a Data Warehouse with BigQuery
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Intro to BigQuery: Analytics & Machine Learning
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Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Italiano
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