Yusra Batool
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白银联赛
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完成在 Looker 中构建 LookML 对象入门技能徽章课程,展示以下方面的技能: 构建新的维度、测量、视图和派生表;根据需求设置测量的过滤条件和 类型;更新维度和测量; 构建并优化探索;将视图联接到现有探索;并根据业务需求 决定要创建哪些 LookML 对象。
Building a reliable platform for data analysis requires structured data modeling and clean, maintainable code. In this challenge, you’ll start with the building blocks of LookML, creating custom dimensions, measures, and derived tables to shape your data exactly how you need it. From there, you'll work on making your platform faster and easier to use by setting up caching, defining datagroups, and modularizing your code using extends. By following these development best practices, you'll walk away knowing how to build efficient, scalable data models that your team can easily rely on.
完成中级技能徽章课程在 Looker 中管理数据 模型,展示以下方面的技能:维护 LookML 项目的健康状况;利用 SQL Runner 进行数据验证;采用 LookML 最佳实践;优化查询和 报告;以及实现永久性派生表和缓存政策。
完成用 Apps 脚本整合 BigQuery 数据和 Google Workspace 这一入门级技能徽章课程,展示通过 AppSheet 连接 Workspace 产品与 BigQuery 的技能。
Great ideas come to life when creativity meets the right tools. Inspired by how Adobe connects its creative universe with Google Workspace to boost collaboration, this challenge shows you how to build seamless, efficient workflows. You’ll start with the basics of setting up shared spaces in Google Drive, managing communications in Gmail, and building no-code apps with AppSheet. From there, you'll connect your workspace to powerful data tools—using Apps Script to automate tasks across Sheets and Maps, analyzing massive datasets with Connected Sheets, and sending that data directly into slide presentations. By the end, you'll know how to bridge the gap between data and design to keep your projects running smoothly.
完成 实现云协作和生产力工作流课程,赢取入门技能徽章。在此课程中,您将了解 Google 的协作平台 并学习如何使用 Gmail、Google 日历、Meet、Google 云端硬盘、Google 表格和 AppSheet。
完成在 Google Cloud 上使用 Machine Learning API 课程,赢取高级技能徽章。 在本课程中,您将了解以下机器学习和 AI 技术的基本功能: Cloud Vision API、Cloud Translation API 和 Cloud Natural Language API。
完成设置 Google Cloud 网络课程,赢取技能徽章, 您将了解如何在 Google Cloud Platform 上执行基本的网络组建和管理任务 - 创建自定义网络、添加子网防火墙规则,然后创建虚拟机并测试 虚拟机之间相互通信时的延迟时间。
A season to build, experiment, and grow—one skill at a time. You’ll start with the fundamentals of networking, creating the foundation that connects everything together. From there, you’ll step into automation and application development using Cloud Scheduler, App Engine, and machine learning APIs. By the end, you’ll have a more confident, hands-on understanding of how modern applications are built, connected, and run on the cloud.
完成本课程,赢取使用智能体开发套件 (ADK) 构建 AI 智能体中级技能徽章,展示您在以下方面的技能: 提出实际的语言模型研究问题;构建一个简单的词元化器;制作用于训练 Transformer 语言模型的数据集;运行小语言模型的训练循环。
此课程将探索如何使用 AI 功能套件 Gemini in BigQuery 为“数据到 AI”工作流提供助力。其中涉及到的功能包括数据探索和准备、代码生成和问题排查,以及工作流发现和可视化。此课程包含概念解释、真实使用场景以及实操实验等内容,可帮助数据从业者提升效率并加快流水线开发速度。
本课程展示了如何在 BigQuery 中使用 AI/机器学习模型处理生成式 AI 任务。通过一个涉及客户关系管理的实际应用场景,您将学习到使用 Gemini 模型解决业务问题的工作流程。为了便于理解,本课程还将通过使用 SQL 查询和 Python 笔记本的编码解决方案提供分步指导。
在本新手级课程中,您将了解 Google Cloud 数据分析工作流,以及可用于探索、分析和直观呈现数据并与相关人员共享发现结果的工具。结合案例研究、实操实验、讲座和测验/演示,本课程展示了如何将原始数据集转化为纯净数据,进而转化为实用的可视化图表和信息中心。无论您是已经在从事数据工作并想了解如何通过 Google Cloud 取得成功,还是在寻求职业发展,都可以借助本课程迈出第一步。几乎所有在工作中执行或使用数据分析的人都可以从本课程中受益。
了解 BigQuery 机器学习推理功能,以及数据分析师为何应使用该功能,它有哪些应用场景,有哪些受支持的机器学习模型。您还将了解如何在 BigQuery 中创建和管理这些机器学习模型。
在本课程中,您将了解 Gemini(Google Cloud 的生成式 AI 赋能的协作工具)如何帮助分析客户数据并预测产品销售情况。此外,您还将了解如何在 BigQuery 中使用客户数据来识别、开发新客户并对其进行分类。通过动手实验,您将体验 Gemini 如何改进数据分析和机器学习工作流。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。