Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Divya Pariti
Date d'abonnement : 2018
Ligue de Diamant
32935 points
Gestion et stockage des données dans le cloud
Earned déc. 10, 2025 EST
Transformation des données dans le cloud
Earned déc. 10, 2025 EST
Le pouvoir du storytelling : comment visualiser des données dans le cloud
Earned déc. 10, 2025 EST
Mise en pratique : se préparer pour un poste d'analyste de données cloud
Earned déc. 10, 2025 EST
Introduction à l'analyse de données sur Google Cloud
Earned nov. 4, 2025 EST
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job
Earned fév. 22, 2025 EST
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud
Earned fév. 22, 2025 EST
Data Transformation in the Cloud
Earned fév. 21, 2025 EST
Data Management and Storage in the Cloud
Earned jan. 5, 2025 EST
Developing Data Models with LookML
Earned jan. 1, 2025 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned jan. 1, 2025 EST
Introduction à l'analyse de données sur Google Cloud
Earned déc. 30, 2024 EST
Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery
Earned déc. 28, 2024 EST
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned déc. 25, 2024 EST
Appliquer les concepts avancés de LookML dans Looker
Earned déc. 25, 2024 EST
Gérer des modèles de données dans Looker
Earned déc. 25, 2024 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned déc. 25, 2024 EST
Dégager des insights des données BigQuery
Earned déc. 25, 2024 EST
BigQuery pour les analystes de données
Earned déc. 24, 2024 EST
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned déc. 23, 2024 EST
Introduction to Data Analytics in Google Cloud
Earned oct. 27, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned avr. 15, 2024 EDT
Ce cours est le deuxième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Il explique comment les données sont structurées et organisées. Vous allez acquérir une expérience pratique de l'architecture de data lakehouse et de ses composants cloud comme BigQuery, Google Cloud Storage et DataProc pour stocker, analyser et traiter efficacement de grands ensembles de données.
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Ce cours est le troisième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Vous commencerez par découvrir le parcours des données, de la collecte aux insights. Vous apprendrez ensuite à utiliser SQL pour convertir des données brutes en un format utilisable. Vous verrez aussi comment transformer de grands volumes de données à l'aide d'un pipeline de données. Enfin, vous vous entraînerez à appliquer des stratégies de transformation à des ensembles de données réels pour répondre à des besoins métier.
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Ce cours est le quatrième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Dans ce cours, vous allez développer des compétences associées aux cinq étapes clés de la visualisation des données dans le cloud : le storytelling, la planification, l'exploration des données, la création de visualisations et le partage des données avec d'autres personnes. Vous allez approfondir votre connaissance des interfaces et de l'expérience utilisateur pour créer des wireframes de visualisations cloud natives percutantes. Vous travaillerez également avec des outils de visualisation de données cloud natifs pour explorer des ensembles de données, créer des rapports et concevoir des tableaux de bord qui favorisent la prise de décisions et la collaboration.
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Ce cours est le dernier sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Dans ce cours, vous allez combiner les connaissances et compétences de base acquises lors des quatre premiers cours et les appliquer dans un projet pratique de synthèse axé sur la réalisation d'un projet complet sur le cycle de vie des données. Vous vous entraînerez à utiliser des outils cloud pour acquérir, stocker, traiter, analyser, visualiser et communiquer efficacement des insights sur les données. À la fin du cours, vous aurez réalisé un projet démontrant votre capacité à structurer efficacement des données provenant de plusieurs sources, à présenter des solutions aux différentes personnes concernées et à visualiser des insights sur les données à l'aide d'un logiciel cloud. Vous actualiserez également votre CV et vous vous entraînerez à passer des entretiens pour vous préparer à postuler.
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Ce cours est le premier sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Vous définirez le domaine de l'analyse de données cloud, et décrirez les rôles et responsabilités d'un analyste de données cloud dans l'acquisition, le stockage, le traitement et la visualisation des données. Vous étudierez l'architecture des outils Google Cloud tels que BigQuery et Cloud Storage, et verrez comment les utiliser efficacement pour structurer et présenter les données, ainsi que pour générer des rapports.
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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.
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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.
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This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.
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This is the second of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll explore how data is structured and organized. You’ll gain hands-on experience with the data lakehouse architecture and cloud components like BigQuery, Google Cloud Storage, and DataProc to efficiently store, analyze, and process large datasets.
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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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Dans ce cours de niveau débutant, vous découvrirez le workflow d'analyse de données sur Google Cloud, ainsi que les outils que vous pouvez utiliser pour explorer, analyser et visualiser les données, et partager vos observations avec les personnes concernées. Grâce à une étude de cas, des ateliers pratiques, des leçons et des quiz/démos, ce cours vous montrera comment transformer des ensembles de données bruts en données exploitables dans des visualisations et des tableaux de bord percutants. Que vous travailliez déjà avec des données et souhaitiez apprendre à mettre Google Cloud pleinement à profit ou que vous cherchiez à progresser dans votre carrière, ce cours vous sera utile. La plupart des personnes qui effectuent ou utilisent des analyses de données dans leur travail en tireront des enseignements.
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Ce cours montre comment utiliser des modèles d'IA/de ML pour des tâches d'IA générative dans BigQuery. À travers un cas d'utilisation pratique faisant intervenir la gestion de la relation client, vous étudierez le workflow de résolution d'un problème métier à l'aide de modèles Gemini. Pour faciliter la compréhension, le cours fournit également des instructions détaillées tout au long du codage des solutions à l'aide de requêtes SQL et de Notebooks Python.
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Ce cours présente Gemini dans BigQuery, une suite de fonctionnalités basées sur l'IA conçue pour faciliter le workflow "des données à l'IA". Ces fonctionnalités incluent l'exploration et la préparation des données, la génération et le dépannage de code, ainsi que la découverte et la visualisation du workflow. Au moyen d'explications conceptuelles, d'un cas d'utilisation concret et d'ateliers pratiques, le cours explique aux professionnels des données comment booster leur productivité et accélérer le pipeline de développement.
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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 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 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 Looker Studio en se connectant aux données BigQuery.
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Ce cours s'adresse aux analystes de données qui souhaitent apprendre à utiliser BigQuery pour leurs besoins d'analyse de données. À travers un ensemble de vidéos, d'ateliers et de démonstrations, nous aborderons différents sujets pour expliquer comment ingérer, transformer et interroger vos données dans BigQuery afin de dégager des insights qui contribuent à la prise de décisions commerciales.
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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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This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA générative, décrit à quoi elle sert et souligne ce qui la distingue des méthodes de machine learning traditionnel. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
Gestion et stockage des données dans le cloud
Earned déc. 10, 2025 EST
Transformation des données dans le cloud
Earned déc. 10, 2025 EST
Le pouvoir du storytelling : comment visualiser des données dans le cloud
Earned déc. 10, 2025 EST
Mise en pratique : se préparer pour un poste d'analyste de données cloud
Earned déc. 10, 2025 EST
Introduction à l'analyse de données sur Google Cloud
Earned nov. 4, 2025 EST
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job
Earned fév. 22, 2025 EST
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud
Earned fév. 22, 2025 EST
Data Transformation in the Cloud
Earned fév. 21, 2025 EST
Data Management and Storage in the Cloud
Earned jan. 5, 2025 EST
Developing Data Models with LookML
Earned jan. 1, 2025 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned jan. 1, 2025 EST
Introduction à l'analyse de données sur Google Cloud
Earned déc. 30, 2024 EST
Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery
Earned déc. 28, 2024 EST
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned déc. 25, 2024 EST
Appliquer les concepts avancés de LookML dans Looker
Earned déc. 25, 2024 EST
Gérer des modèles de données dans Looker
Earned déc. 25, 2024 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned déc. 25, 2024 EST
Dégager des insights des données BigQuery
Earned déc. 25, 2024 EST
BigQuery pour les analystes de données
Earned déc. 24, 2024 EST
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned déc. 23, 2024 EST
Introduction to Data Analytics in Google Cloud
Earned oct. 27, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned avr. 15, 2024 EDT