Пройдіть вступний кваліфікаційний курс Підготовка даних для інтерфейсів API машинного навчання в Google Cloud, щоб продемонструвати свої навички щодо очистки даних за допомогою сервісу Dataprep by Trifacta, запуску конвеєрів даних у Dataflow, створення кластерів і запуску завдань Apache Spark у Managed Service for Apache Spark, а також виклику API машинного навчання, зокрема Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API і Video Intelligence API.
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.
Dataprep is Google's self-service data preparation tool built in collaboration with Alteryx. Learn the basics of cleaning and preparing data for analysis and visualization, all in the Google ecosystem. In this course, you will learn how to connect Dataprep to your data in Cloud Storage and BigQuery, clean data using the interactive UI, profile the data, and publish your results back into the Google ecosystem. You will learn the basics of data transformation, including filtering values, reshaping the data, combining multiple datasets, deriving new values, and aggregating your dataset.
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.
Complete the intermediate Build Infrastructure with Terraform on Google Cloud skill badge to demonstrate skills in the following: Infrastructure as Code (IaC) principles using Terraform, provisioning and managing Google Cloud resources with Terraform configurations, effective state management (local and remote), and modularizing Terraform code for reusability and organization.
Complete the introductory Create and Manage Cloud SQL for PostgreSQL Instances skill badge to demonstrate skills in the following: migrating, configuring, and managing Cloud SQL for PostgreSQL instances and databases.
Курс "Знайомство з Google Cloud: основна інфраструктура" охоплює важливі поняття й терміни щодо використання Google Cloud. Переглядаючи відео й виконуючи практичні завдання, слухачі ознайомляться з різними сервісами Google Cloud для обчислень і зберігання даних, а також важливими ресурсами й інструментами для керування правилами. Крім того, вони зможуть їх порівнювати.
The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This final course in the series reviews managed big data services, machine learning and its value, and how to demonstrate your skill set in Google Cloud further by earning Skill Badges.
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.
Earn a skill badge by completing the Build a Secure Google Cloud Network skill badge course, where you will learn about multiple networking-related resources to build, scale, and secure your applications on Google Cloud.
The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This third course covers cloud automation and management tools and building secure networks.
This course, Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales, is intended for non-English learners. If you want to take this course in English, please enroll in Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud. The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google C…
The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This first course provides an overview of cloud computing, ways to use Google Cloud, and different compute options.
Якщо ви лише пробуєте розробляти хмарні рішення й шукаєте практичні заняття на додаток до кваліфікаційного курсу "Знайомство з Google Cloud", тоді цей курс саме для вас. Ви отримаєте прикладний досвід завдяки практичним заняттям, присвяченим Cloud Storage і іншим ключовим сервісам додатків, як-от Monitoring і Cloud Functions. Ви отримаєте цінні навички, які можна застосовувати в будь-яких проєктах Google Cloud.
Щоб отримати кваліфікаційний значок, пройдіть курс Налаштування мережі Google Cloud. У ньому ви дізнаєтеся про різні способи розгортання й моніторингу додатків, зокрема навчитеся визначати ролі керування ідентифікацією і доступом, надавати або вилучати доступ до проектів, створювати мережі VPC, розгортати й відстежувати віртуальні машини Compute Engine, писати запити SQL, а також по-різному вводити додатки в дію за допомогою Kubernetes.
Щоб отримати кваліфікаційний значок, пройдіть курс Налаштування середовища для розробки додатка в Google Cloud. У ньому ви навчитеся створювати й підключати хмарну інфраструктуру, спрямовану на зберігання даних, за допомогою базових можливостей таких технологій, як Cloud Storage, система керування ідентифікацією і доступом, Cloud Functions та Pub/Sub.
Пройдіть вступний кваліфікаційний курс Налаштування Cloud Load Balancing для Compute Engine, щоб продемонструвати свої навички: створення й розгортання віртуальних машин у Compute Engine; налаштування мережі й розподілювачів навантаження додатків.