Piotr Fudalej
Date d'abonnement : 2023
Ligue de Diamant
30760 points
Partager des données avec Google Data Cloud
Earned jan. 16, 2024 EST
Créer et gérer des instances AlloyDB
Earned jan. 16, 2024 EST
Classer des images avec TensorFlow sur Google Cloud
Earned jan. 16, 2024 EST
Créer et gérer des instances Bigtable
Earned jan. 12, 2024 EST
Créer et gérer des instances Cloud Spanner
Earned jan. 11, 2024 EST
Créer et gérer des instances Cloud SQL pour PostgreSQL
Earned jan. 11, 2024 EST
Migrer des données MySQL vers Cloud SQL à l'aide de Database Migration Service
Earned jan. 7, 2024 EST
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI
Earned déc. 19, 2023 EST
Data Catalog Fundamentals
Earned nov. 8, 2023 EST
Appliquer les concepts avancés de LookML dans Looker
Earned nov. 7, 2023 EST
Gérer des modèles de données dans Looker
Earned oct. 27, 2023 EDT
Créer des objets LookML dans Looker
Earned oct. 27, 2023 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned oct. 27, 2023 EDT
Gérer Kubernetes dans Google Cloud
Earned oct. 27, 2023 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned oct. 25, 2023 EDT
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned oct. 20, 2023 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned oct. 20, 2023 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned oct. 19, 2023 EDT
Developing Data Models with LookML
Earned oct. 18, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned oct. 16, 2023 EDT
Principes de base de l'analyse de données Google Cloud
Earned oct. 14, 2023 EDT
Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Partager des données avec Google Data Cloud. Vous pourrez ainsi acquérir une expérience pratique concernant les partenaires de partage de données Google Cloud, qui disposent d'ensembles de données propriétaires que les clients peuvent utiliser pour effectuer des analyses de données. Les clients s'abonnent à ces données et les interrogent dans leur propre plate-forme. Ils les enrichissent ensuite avec leurs propres ensembles de données et utilisent leurs outils de visualisation pour les tableaux de bord destinés à leur clientèle.
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Terminez le cours d'introduction Créer et gérer des instances AlloyDB pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : effectuer les principales tâches et opérations AlloyDB, migrer de PostgreSQL vers AlloyDB, administrer une base de données AlloyDB et accélérer les requêtes analytiques à l'aide du moteur de données en colonnes AlloyDB.
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Obtenez le badge de compétence de niveau intermédiaire en suivant le cours Classer des images avec TensorFlow sur Google Cloud. Vous y apprendrez à utiliser TensorFlow et Vertex AI pour créer et entraîner des modèles de machine learning. Vous interagissez principalement avec les notebooks Vertex AI Workbench gérés par l'utilisateur.
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Terminez le cours d'introduction Créer et gérer des instances Bigtable pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création d'instances, la conception de schémas, l'interrogation de données et la réalisation de tâches d'administration dans Bigtable, y compris la surveillance des performances et la configuration de l'autoscaling et de la réplication de nœuds.
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Terminez le cours d'introduction Créer et gérer des instances Cloud Spanner pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : créer des instances et des bases de données Cloud Spanner et interagir avec elles ; charger des bases de données Cloud Spanner à l'aide de différentes techniques ; sauvegarder des bases de données Cloud Spanner, définir des schémas et comprendre les plans de requête ; déployer une application Web moderne connectée à une instance Cloud Spanner.
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Obtenez le badge de niveau Débutant Créer et gérer des instances Cloud SQL pour PostgreSQL pour démontrer vos compétences en matière de migration, de configuration et de gestion des instances et bases de données Cloud SQL pour PostgreSQL.
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Terminez le cours d'introduction Migrer des données MySQL vers Cloud SQL à l’aide de Database Migration Service pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : migration de données MySQL vers Cloud SQL à l'aide de différents types de jobs et différentes options de connectivité disponibles dans Database Migration Service et migration de données utilisateur MySQL lors de l'exécution de jobs Database Migration Service.
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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.
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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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Ce cours vous permettra d'acquérir une expérience pratique de l'application des concepts avancés de LookML dans Looker. Vous apprendrez à utiliser Liquid pour personnaliser et créer des dimensions et des mesures dynamiques, à créer des tables dérivées SQL dynamiques et natives personnalisées, et à utiliser extends pour modulariser votre code LookML.
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Terminez le cours intermédiaire Gérer des modèles de données dans Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : maintenir l'état de santé des projets LookML, utiliser l'exécuteur SQL pour la validation des données, appliquer les bonnes pratiques LookML, optimiser les requêtes et les rapports sur les performances, et mettre en œuvre des tables dérivées persistantes et des règles de mise en cache.
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Terminez le cours d'introduction Créer des objets LookML dans Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : créer des dimensions, des mesures, des vues et des tables dérivées ; définir des types de filtres et de mesures en fonction des exigences ; mettre à jour les dimensions et les mesures ; créer et affiner des explorations ; joindre des vues à des explorations existantes et choisir les objets LookML à créer en fonction des exigences métier.
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Terminez le cours intermédiaire Créer des modèles de ML avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'évaluation de modèles de machine learning avec BigQuery ML pour générer des prédictions de données.
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Terminez le cours intermédiaire Gérer Kubernetes dans Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la gestion des déploiements avec kubectl, la surveillance et le débogage d'applications sur Google Kubernetes Engine (GKE) et les techniques de livraison continue.
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Terminez le cours d'introduction Dégager des insights des données BigQuery pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'écriture de requêtes SQL, l'interrogation de tables publiques, le chargement d'exemples de données dans BigQuery, la résolution d'erreurs de syntaxe courantes avec l'outil de validation des requêtes de BigQuery et la création de rapports dans Data Studio en se connectant aux données BigQuery.
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Terminez le cours d'introduction Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le filtrage, le tri et le croisement de données ; la fusion des résultats de différentes explorations Looker ; et l'utilisation de fonctions et d'opérateurs pour créer des tableaux de bord et des rapports Looker en vue de l'analyse et de la visualisation des données.
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Terminez le cours d'introduction Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le nettoyage des données avec Dataprep by Trifacta, l'exécution de pipelines de données dans Dataflow, la création de clusters et l'exécution de jobs Apache Spark dans Managed Service for Apache Spark, et l'appel d'API de ML comme l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text et l'API Video Intelligence.
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Terminez le cours d'introduction Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : Créer et déployer des machines virtuelles dans Compute Engine Configurer des équilibreurs de charge réseau et d'application.
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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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Découvrez comment transformer des chiffres bruts en décisions claires et basées sur les données sur Google Cloud. Grâce à des ateliers pratiques et des scénarios concrets, ce cours de niveau débutant vous apprendra à interroger des données dans BigQuery, à explorer les tendances dans Looker et à créer des rapports interactifs partageables dans Data Studio.
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