Ferdin Shaji
Menjadi anggota sejak 2024
Diamond League
16095 poin
Menjadi anggota sejak 2024
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Mengelola Model Data di Looker untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: mempertahankan performa project LookML; memanfaatkan SQL runner untuk validasi data; menerapkan praktik terbaik LookML; mengoptimalkan kueri dan laporan untuk performa; serta menerapkan tabel turunan persisten dan kebijakan penyimpanan ke dalam cache.
Selesaikan kursus badge keahlian pengantar Membangun Objek LookML di Looker untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat dimensi dan ukuran, tabel turunan, serta tampilan baru; menetapkan filter ukuran dan berdasarkan persyaratan; memperbarui dimensi dan ukuran; membangun dan menyempurnakan Eksplorasi; menggabungkan tabel ke Eksplorasi yang ada; dan memutuskan objek yang akan dibuat berdasarkan persyaratan bisnis.
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.
Di kursus ini, Anda akan mendapatkan pengalaman langsung dalam menerapkan konsep LookML lanjutan di Looker. Anda akan mempelajari cara menggunakan Liquid untuk menyesuaikan dan membuat dimensi serta ukuran dinamis, membuat tabel turunan SQL dinamis dan tabel turunan native yang disesuaikan, serta menggunakan ekstensi untuk memodularisasi kode LookML Anda.
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Membuat Model ML dengan BigQuery ML untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat dan mengevaluasi model machine learning dengan BigQuery ML untuk membuat prediksi data.
Selesaikan badge keahlian pengantar Mendapatkan Insight dari Data BigQuery untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: menulis kueri SQL, membuat kueri tabel publik, memuat sampel data ke dalam BigQuery, memecahkan masalah error sintaksis umum dengan validator kueri di BigQuery, dan membuat laporan di Data Studio dengan menghubungkannya ke data BigQuery.
Selesaikan badge keahlian pengantar Menyiapkan Data untuk Dasbor dan Laporan Looker untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: memfilter, mengurutkan, dan melakukan pivot pada data; menggabungkan hasil dari sejumlah Eksplorasi Looker; serta menggunakan fungsi dan operator untuk membangun dasbor dan laporan Looker untuk analisis dan visualisasi data.
Selesaikan badge keahlian pengantar Menyiapkan Data untuk ML API di Google Cloud untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: menghapus data dengan Dataprep by Trifacta, menjalankan pipeline data di Dataflow, membuat cluster dan menjalankan tugas Apache Spark di Managed Service for Apache Spark, dan memanggil beberapa ML API, termasuk Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, dan Video Intelligence API.
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.
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.
Pelajari cara mengubah angka mentah menjadi keputusan yang jelas dan berbasis data di Google Cloud. Melalui lab interaktif dan skenario praktis di dunia nyata, kursus tingkat pemula ini memandu Anda membuat kueri data di BigQuery, mengeksplorasi tren di Looker, dan membuat laporan interaktif yang dapat dibagikan di Data Studio.