参加 ログイン

J ARUL JERALD

メンバー加入日: 2023

ゴールドリーグ

24425 ポイント
メタデータの拡充と Lakehouse データの検出 Earned 10月 22, 2024 EDT
ストリーミング分析を BigQuery に読み込む Earned 10月 22, 2024 EDT
Lakehouse データの保護 Earned 10月 22, 2024 EDT
Google Cloud におけるモニタリング Earned 10月 21, 2024 EDT
DEPRECATED Networking Fundamentals on Google Cloud Earned 10月 21, 2024 EDT
Google Cloud リソースのモニタリングと管理 Earned 10月 16, 2024 EDT
Apps Script を使用して BigQuery データと Google Workspace を統合する Earned 10月 16, 2024 EDT
Build and Deploy a Generative AI solution using a RAG framework Earned 8月 23, 2024 EDT
Visualize Your Data in Looker Earned 8月 14, 2024 EDT
BI Reporting: Looker Visualization on BigQuery Earned 8月 14, 2024 EDT
Develop Agent Search and Conversation Applications Earned 8月 13, 2024 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 8月 13, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned 8月 13, 2024 EDT
[DEPRECATED] Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned 8月 1, 2024 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 6月 6, 2024 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 11月 17, 2023 EST
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 11月 9, 2023 EST
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 11月 9, 2023 EST
Looker での高度な LookML コンセプトの適用 Earned 8月 31, 2023 EDT
Technology + Beyond the UI Earned 8月 31, 2023 EDT
Technology + Within the UI Earned 8月 31, 2023 EDT
Delivery Shadowing Earned 8月 31, 2023 EDT
Developing Data Models with LookML - 日本語版 Earned 8月 31, 2023 EDT
Case Studies Earned 8月 30, 2023 EDT
Liquid Templates and Parameters Earned 8月 30, 2023 EDT
Extends to Keep LookML DRY Earned 8月 29, 2023 EDT
Version Control and Caching Earned 8月 29, 2023 EDT
Achieving Business Outcomes with Looker Earned 8月 29, 2023 EDT
Driving Data Culture and Designing Dashboards Earned 8月 28, 2023 EDT
Building Reports in Looker Earned 8月 28, 2023 EDT
Admin Roles and Folder Access Earned 8月 28, 2023 EDT
The Modern Data Platform and LookML Earned 8月 28, 2023 EDT
Looker でのデータモデルの管理 Earned 8月 24, 2023 EDT
Looker の LookML について Earned 8月 24, 2023 EDT
Looker での LookML オブジェクトの構築 Earned 8月 23, 2023 EDT
Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する Earned 8月 22, 2023 EDT
Table Calculations, Pivots, and Visualizations Earned 8月 21, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版 Earned 8月 21, 2023 EDT
Looker Explained Earned 8月 18, 2023 EDT

メタデータの拡充と Lakehouse データの検出スキルバッジ コースを修了すると、BigQuery、Lakehouse、 Knowledge Catalog のスキルを証明できます。Lakehouse テーブルを作成し、メタデータ管理とテーブルデータの検出を強化できます。

詳細

「ストリーミング分析を BigQuery に読み込む」 スキルバッジ コースを修了してスキルバッジを獲得し、ストリーミングで Pub/Sub、Dataflow、BigQuery を組み合わせて 分析のためにデータをストリーミングしましょう。

詳細

「Lakehouse データの保護」入門スキルバッジ コースを修了すると、Knowledge Catalog 内の IAM、BigQuery、Lakehouse、 Data Catalog を使用して Lakehouse テーブルを作成し、保護するスキルを証明できます。

詳細

「Google Cloud におけるモニタリング」入門スキルバッジ コースを修了すると、 Google Cloud のリソースをモニタリングするための Cloud Monitoring ツールの使用」のスキルを習得できます。

詳細

Earn a skill badge by completing the Networking Fundamentals on Google Cloud quest, where you learn how to work with VPC networks and load balancers on Google Cloud. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

詳細

「Google Cloud リソースのモニタリングと管理」入門スキルバッジ コースを修了すると、IAM 権限の付与と取り消し、 モニタリング エージェントとロギング エージェントのインストール、イベント ドリブンな Cloud Run 関数 の作成、デプロイ、テストなどのスキルが証明されます。

詳細

「Apps Script を使用して BigQuery データと Google Workspace を統合する」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 AppSheet を介して Workspace プロダクトを BigQuery に接続するスキルを証明できます。

詳細

Demonstrate your ability to implement updated prompt engineering techniques and utilize several of Gemini's key capacilities including multimodal understanding and function calling. Then integrate generative AI into a RAG application deployed to Cloud Run. This course contains labs that are to be used as a test environment. They are deployed to test your understanding as a learner with a limited scope. These technologies can be used with fewer limitations in a real world environment.

詳細

This skill badge course aims to unlock the power of data visualization and business intelligence reporting with Looker, and gain hands-on experience through labs.

詳細

This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks for modernization using LookML on BigQuery. A proof-of-concept will take learners through the process of creating LookML visualizations on BigQuery. During this course, learners will be guided specifically on how to write Looker modeling language, also known as LookML and create semantic data models, and learn how LookML constructs SQL queries against BigQuery. At a high level, this course will focus on basic LookML to create and access BigQuery objects, and optimize BigQuery objects with LookML.

詳細

In this quest, you’ll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You’ll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud’s Vertex AI and Google Cloud databases.

詳細

企業における AI と ML の利用が拡大し続けるなか、責任を持ってそれを構築することの重要性も増しています。多くの企業にとっての課題は、責任ある AI と口で言うのは簡単でも、それを実践するのは難しいということです。このコースは、責任ある AI を組織で運用化する方法を学びたい方に最適です。 このコースでは、Google Cloud が責任ある AI を現在どのように運用化しているかを、ベスト プラクティスや教訓と併せて学び、責任ある AI に対する独自のアプローチを構築するためのフレームワークとして活用できるようにします。

詳細

Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

詳細

This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.

詳細

「Google Cloud の ML API 用にデータを準備」コースの入門スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用したデータのクリーニング、Dataflow でのデータ パイプラインの実行、Managed Service for Apache Spark でのクラスタの作成と Apache Spark ジョブの実行、 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API、Video Intelligence API などの ML API の呼び出しに関するスキルを証明できます。

詳細

「BigQuery ML を使用した ML モデルの作成」コースの中級スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 BigQuery ML を使用して ML モデルを作成および評価し、データを予測するスキルを証明できます。

詳細

「Google Cloud の ML API 用にデータを準備」コースの入門スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用したデータのクリーニング、Dataflow でのデータ パイプラインの実行、Managed Service for Apache Spark でのクラスタの作成と Apache Spark ジョブの実行、 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API、Video Intelligence API などの ML API の呼び出しに関するスキルを証明できます。

詳細

「Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、次のスキルを実証できます: Compute Engine における仮想マシンの作成とデプロイ、 ネットワーク ロードバランサとアプリケーション ロードバランサの構成。

詳細

このコースでは、Looker における高度な LookML の概念を 実践的に学びます。Liquid を使用して動的なディメンションやメジャーをカスタマイズ、作成する方法、 動的 SQL 派生テーブルやカスタマイズされたネイティブ派生テーブルの作成方法、 さらに extends を使って LookML コードをモジュール化する方法を習得します。

詳細

In this course you will discover additional tools for your toolbox for working with complex deployments, building robust solutions, and delivering even more value.

詳細

Develop technical skills beyond LookML along with basic administration for optimizing Looker instances

詳細

In this course, you shadow a series of client meetings led by a Looker Professional Services Consultant.

詳細

このコースを受講すると、スケーラブルでパフォーマンスの高い LookML（Looker モデリング言語）モデルを開発し、ビジネス ユーザーの疑問解決に役立つ標準化されたすぐに使えるデータを提供できるようになります。このコースの修了時には、組織の Looker インスタンスでデータをキュレートして管理するための LookML モデルの構築と維持が可能になります。

詳細

By the end of this course, you should feel confident employing technical concepts to fulfill business requirements and be familiar with common complex design patterns.

詳細

In this course you will discover Liquid, the templating language invented by Shopify and explore how it can be used in Looker to create dynamic links, content, formatting, and more.

詳細

Hands on course covering the main uses of extends and the three primary LookML objects extends are used on as well as some advanced usage of extends.

詳細

This course aims to introduce you to the basic concepts of Git: what it is and how it's used in Looker. You will also develop an in-depth knowledge of the caching process on the Looker platform, such as why they are used and why they work

詳細

In this course, we’ll show you how organizations are aligning their BI strategy to most effectively achieve business outcomes with Looker. We'll follow four iterative steps: Plan, Build, Launch, Grow, and provide resources to take into your own services delivery to build Looker with the goal of achieving business outcomes.

詳細

This course provides an iterative approach to plan, build, launch, and grow a modern, scalable, mature analytics ecosystem and data culture in an organization that consistently achieves established business outcomes. Users will also learn how to design and build a useful, easy-to-use dashboard in Looker. It assumes experience with everything covered in our Getting Started with Looker and Building Reports in Looker courses.

詳細

This course is designed for Looker users who want to create their own ad-hoc reports. It assumes experience of everything covered in our Get Started with Looker course (logging in, finding Looks & dashboards, adjusting filters, and sending data)

詳細

This course is designed to teach you about roles, permission sets and model sets. These are areas that are used together to manage what users can do and what they can see in Looker.

詳細

This course provides an introduction to databases and summarized the differences in the main database technologies. This course will also introduce you to Looker and how Looker scales as a modern data platform. In the lessons, you will build and maintain standard Looker data models and establish the foundation necessary to learn Looker's more advanced features.

詳細

「Looker でのデータモデルの管理」スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 次のスキルを身につけていることを実証できます。LookML プロジェクトを健全に維持する、SQL Runner を利用してデータを検証する、 LookML のベスト プラクティスを実践する、パフォーマンス向上のためにクエリとレポートを最適化する、 永続的な派生テーブルとキャッシュ保存ポリシーを実装する。

詳細

このコースでは、Looker で LookML を実際に使用します。LookML コードを記述して、新しいディメンションとメジャーを作成する方法、派生テーブルを作成して Explore に結合する方法、 Explore をフィルタする方法、LookML でキャッシュ保存ポリシーを定義する方法を学びます。

詳細

「Looker での LookML オブジェクトの構築」スキルバッジを獲得できる入門コース を修了すると、 新しいディメンション、メジャー、ビュー、派生テーブルの構築、要件に基づくメジャー フィルタとメジャー タイプの設定、 ディメンションとメジャーの更新、 Explore の構築と改良、ビューと既存の Explore との結合、 ビジネス要件に基づいて作成すべき LookML オブジェクトの決定に関するスキルがあることを証明できます。

詳細

「Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 データのフィルタ、並べ替え、ピボット、異なる Looker Explore から取得した結果の統合、 関数と演算子を使用してデータを分析し可視化するための Looker ダッシュボードとレポートの作成に関するスキルを実証できます。

詳細

This course reviews the processes for creating table calculations, pivots and visualizations

詳細

このコースでは、これまで主に SQL のデベロッパーやアナリストが行っていたようなデータの探索や分析を Looker で実施する方法について学びます。このコースを修了すると、Looker の最新の分析プラットフォームを活用して、組織の Looker インスタンスにおける関連性の高いコンテンツの検索と探索、データに関する問い合わせ、必要に応じた新しい指標の作成、データドリブンな意思決定を促進するためのビジュアリゼーションとダッシュボードの作成や共有を行えるようになります。

詳細

By the end of this course, you should be able to articulate Looker's value propositions and what makes it different from other analytics tools in the market. You should also be able to explain how Looker works, and explain the standard components of successful service delivery.

詳細