Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Thomas Rose
Date d'abonnement : 2021
Ligue de Diamant
18765 points
Visualize Your Data in Looker
Earned oct. 17, 2024 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned oct. 17, 2024 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned oct. 17, 2024 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned oct. 16, 2024 EDT
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned oct. 15, 2024 EDT
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Français
Earned oct. 15, 2024 EDT
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned oct. 1, 2024 EDT
Data Warehousing for Partners: Design in BigQuery
Earned jan. 23, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Enable Google Cloud Customers
Earned jan. 23, 2024 EST
Generative AI Fundamentals
Earned sept. 19, 2023 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI
Earned juil. 10, 2023 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned juil. 10, 2023 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned juin 14, 2023 EDT
Explorateur de l'IA générative – Vertex AI
Earned juin 12, 2023 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned juin 12, 2023 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned juin 12, 2023 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned juin 12, 2023 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned juin 12, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned juin 12, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned juin 12, 2023 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned mai 23, 2023 EDT
Mécanisme d'attention
Earned mai 23, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned mai 23, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned mai 23, 2023 EDT
Créer des objets LookML dans Looker
Earned sept. 16, 2022 EDT
Gérer des modèles de données dans Looker
Earned sept. 12, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned mars 30, 2022 EDT
Looker and BigQuery Extended Capabilities
Earned jan. 25, 2022 EST
Delivery Shadowing
Earned jan. 13, 2022 EST
Case Studies
Earned jan. 10, 2022 EST
Technology + Beyond the UI
Earned jan. 7, 2022 EST
Technology + Within the UI
Earned jan. 4, 2022 EST
Table Calculations, Pivots, and Visualizations
Earned jan. 4, 2022 EST
Building Reports in Looker
Earned jan. 3, 2022 EST
Liquid Templates and Parameters
Earned jan. 3, 2022 EST
Extends to Keep LookML DRY
Earned jan. 3, 2022 EST
Admin Roles and Folder Access
Earned jan. 3, 2022 EST
Version Control and Caching
Earned jan. 3, 2022 EST
The Modern Data Platform and LookML
Earned jan. 3, 2022 EST
Driving Data Culture and Designing Dashboards
Earned déc. 22, 2021 EST
Achieving Business Outcomes with Looker
Earned nov. 25, 2021 EST
Looker Explained
Earned nov. 24, 2021 EST
Developing Data Models with LookML
Earned nov. 23, 2021 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned nov. 22, 2021 EST
Appliquer les concepts avancés de LookML dans Looker
Earned nov. 16, 2021 EST
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned nov. 10, 2021 EST
Understanding LookML in Looker
Earned nov. 8, 2021 EST
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.
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Terminez le cours intermédiaire Créer un entrepôt de données avec BigQuery pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la jointure de données pour créer des tables, la résolution des problèmes liés aux jointures, l'ajout de données avec des unions, la création de tables partitionnées par date, et l'utilisation d'objets JSON, ARRAY et STRUCT dans BigQuery.
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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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Dans ce cours de niveau intermédiaire, vous apprendrez à concevoir, créer et optimiser des pipelines de données en batch robustes sur Google Cloud. Au-delà des bases de la gestion des données, vous explorerez les transformations de données à grande échelle et l'orchestration efficace des workflows, essentielles pour l'informatique décisionnelle et les rapports critiques.
Vous vous entraînerez à utiliser Dataflow pour Apache Beam et Serverless pour Apache Spark (Dataproc Serverless) pour l'implémentation, et vous aborderez des considérations importantes concernant la qualité des données, la surveillance et les alertes pour assurer la fiabilité des pipelines et l'excellence opérationnelle. Il est recommandé d'avoir des connaissances de base sur l'entreposage de données, les processus ETL/ELT, SQL, Python et les concepts de Google Cloud.
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Bien que les approches traditionnelles utilisant des lacs de données et des entrepôts de données puissent être efficaces, elles présentent des inconvénients, en particulier dans les grands environnements d'entreprise. Ce cours présente le concept de data lakehouse et les produits Google Cloud utilisés pour en créer un. Une architecture de lakehouse utilise des sources de données basées sur des normes ouvertes et combine les meilleures fonctionnalités des lacs et des entrepôts de données, ce qui permet de pallier de nombreuses lacunes.
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Ce cours décrit les problématiques courantes auxquelles se confrontent les analystes de données et explique comment les résoudre à l'aide des outils de big data disponibles sur Google Cloud. Vous découvrirez quelques notions de SQL et apprendrez comment utiliser BigQuery et Dataprep pour analyser et transformer vos ensembles de données.
Il s'agit du premier cours de la série "From Data to Insights with Google Cloud". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights".
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Ce cours a pour objectif d'aider les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification Professional Data Engineer. Les participants découvriront l'étendue et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen, puis évalueront leur niveau de préparation à l'examen et créeront leur propre plan de formation.
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Welcome to Design in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on schema design.
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This course discusses the key elements of Google's Data Warehouse solution portfolio and strategy.
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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.
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Avec l'essor de l'utilisation de l'intelligence artificielle et du machine learning en entreprise, il est de plus en plus important de développer ces technologies de manière responsable. Pour beaucoup, le véritable défi réside dans la mise en pratique de l'IA responsable, qui s'avère bien plus complexe que dans la théorie. Si vous souhaitez découvrir comment opérationnaliser l'IA responsable dans votre organisation, ce cours est fait pour vous.
Dans ce cours, vous allez apprendre comment Google Cloud procède actuellement, en s'appuyant sur des bonnes pratiques et les enseignements tirés, afin de vous fournir un framework pour élaborer votre propre approche d'IA responsable.
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Vous souhaitez générer des insights à partir de vos données marketing et créer des tableaux de bord ? Réunissez toutes vos données au même endroit afin d'effectuer des analyses à grande échelle et de créer des modèles. Apprenez à utiliser BigQuery et à interroger vos données pour créer des insights utiles, reproductibles et évolutifs. BigQuery est la base de données d'analyse à faible coût de Google, entièrement gérée et qui ne nécessite aucune opération (NoOps). Avec BigQuery, vous pouvez interroger des téraoctets de données sans avoir à gérer d'infrastructure ni faire appel à un administrateur de base de données. Basé sur le langage SQL et le modèle de paiement à l'usage, BigQuery vous permet de vous concentrer sur l'analyse des données pour en dégager des informations pertinentes.
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Le cours "Explorateur de l'IA générative – Vertex AI" est un ensemble d'ateliers consacrés à l'utilisation de l'IA générative sur Google Cloud. Vous apprendrez à utiliser les modèles de la famille d'API PaLM Vertex AI comme text-bison, chat-bison, et textembedding-gecko. Vous découvrirez également comment rédiger des prompts, quelles bonnes pratiques appliquer, et comment utiliser l'IA générative pour l'idéation, la classification et l'extraction de texte, la création de synthèses, et plus encore. Enfin, vous apprendrez à régler un modèle de fondation à l'aide de l'entraînement personnalisé Vertex AI et à le déployer sur un point de terminaison Vertex AI.
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Ce cours présente Vertex AI Studio, un outil permettant d'interagir avec des modèles d'IA générative, de prototyper des idées commerciales et de les envoyer en production. Au moyen d'un cas d'utilisation immersif, de leçons captivantes et d'un atelier pratique, vous allez découvrir le cycle de vie de la requête au produit. Vous apprendrez également à utiliser Vertex AI Studio pour les applications multimodales Gemini, la conception de requêtes, le prompt engineering (ingénierie des requêtes) et le réglage de modèles. L'objectif est de vous permettre d'exploiter tout le potentiel de l'IA générative dans vos projets avec Vertex AI Studio.
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Dans ce cours, vous allez apprendre à créer un modèle de sous-titrage d'images à l'aide du deep learning. Vous découvrirez les différents composants de ce type de modèle, comme l'encodeur et le décodeur, et comment l'entraîner et l'évaluer. À la fin du cours, vous serez en mesure de créer vos propres modèles de sous-titrage d'images et de les utiliser pour générer des sous-titres pour des images.
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Ce cours offre un aperçu de l'architecture encodeur/décodeur, une architecture de machine learning performante souvent utilisée pour les tâches "seq2seq", telles que la traduction automatique, la synthèse de texte et les questions-réponses. Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture encodeur/décodeur, et comment entraîner et exécuter ces modèles. Dans le tutoriel d'atelier correspondant, vous utiliserez TensorFlow pour coder une implémentation simple de cette architecture afin de générer un poème en partant de zéro.
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Ce cours présente les modèles de diffusion, une famille de modèles de machine learning qui s'est récemment révélée prometteuse dans le domaine de la génération d'images. Les modèles de diffusion trouvent leur origine dans la physique, et plus précisément dans la thermodynamique. Au cours des dernières années, ils ont gagné en popularité dans la recherche et l'industrie. Ils sont à la base de nombreux modèles et outils Google Cloud avancés de génération d'images. Ce cours vous présente les bases théoriques des modèles de diffusion, et vous explique comment les entraîner et les déployer sur Vertex AI.
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Suivez les cours Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models et Introduction to Responsible AI, et obtenez un badge de compétence. Votre réussite au quiz final démontrera que vous comprenez les concepts de base relatifs à l'IA générative.
Un badge de compétence est un badge numérique délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise sur les produits et services Google Cloud. Partagez votre badge de compétence en rendant votre profil public et en l'ajoutant à votre profil sur les réseaux sociaux.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA responsable, souligne son importance et décrit comment Google l'implémente dans ses produits. Il présente également les sept principes de l'IA de Google.
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Ce cours présente l'architecture Transformer et le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture Transformer, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment ils sont utilisés pour créer un modèle BERT. Vous verrez également les différentes tâches pour lesquelles le modèle BERT peut être utilisé, comme la classification de texte, les questions-réponses et l'inférence en langage naturel. Ce cours dure environ 45 minutes.
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Ce cours présente le mécanisme d'attention, une technique efficace permettant aux réseaux de neurones de se concentrer sur des parties spécifiques d'une séquence d'entrée. Vous découvrirez comment fonctionne l'attention et comment l'utiliser pour améliorer les performances de diverses tâches de machine learning, dont la traduction automatique, la synthèse de texte et les réponses aux questions.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce que sont les grands modèles de langage (LLM). Il inclut des cas d'utilisation et décrit comment améliorer les performances des LLM grâce au réglage des requêtes. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
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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.
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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 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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Ce cours présente les produits et services Google Cloud pour le big data et le machine learning compatibles avec le cycle de vie "des données à l'IA". Il explore les processus, défis et avantages liés à la création d'un pipeline de big data et de modèles de machine learning avec Vertex AI sur Google Cloud.
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Explore the Looker platform and examine the extended capabilities offered through BigQuery.
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In this course, you shadow a series of client meetings led by a Looker Professional Services Consultant.
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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.
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In this course you will discover additional tools for your toolbox for working with complex deployments, building robust solutions, and delivering even more value.
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Develop technical skills beyond LookML along with basic administration for optimizing Looker instances
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This course reviews the processes for creating table calculations, pivots and visualizations
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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)
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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.
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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.
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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.
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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
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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.
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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.
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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.
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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.
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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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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 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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In this quest, you will get hands-on experience with LookML in Looker. You will learn how to write LookML code to create new dimensions and measures, create derived tables and join them to Explores, filter Explores, and define caching policies in LookML.
Visualize Your Data in Looker
Earned oct. 17, 2024 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned oct. 17, 2024 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned oct. 17, 2024 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned oct. 16, 2024 EDT
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned oct. 15, 2024 EDT
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Français
Earned oct. 15, 2024 EDT
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned oct. 1, 2024 EDT
Data Warehousing for Partners: Design in BigQuery
Earned jan. 23, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Enable Google Cloud Customers
Earned jan. 23, 2024 EST
Generative AI Fundamentals
Earned sept. 19, 2023 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI
Earned juil. 10, 2023 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned juil. 10, 2023 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned juin 14, 2023 EDT
Explorateur de l'IA générative – Vertex AI
Earned juin 12, 2023 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned juin 12, 2023 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned juin 12, 2023 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned juin 12, 2023 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned juin 12, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned juin 12, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned juin 12, 2023 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned mai 23, 2023 EDT
Mécanisme d'attention
Earned mai 23, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned mai 23, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned mai 23, 2023 EDT
Créer des objets LookML dans Looker
Earned sept. 16, 2022 EDT
Gérer des modèles de données dans Looker
Earned sept. 12, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned mars 30, 2022 EDT
Looker and BigQuery Extended Capabilities
Earned jan. 25, 2022 EST
Delivery Shadowing
Earned jan. 13, 2022 EST
Case Studies
Earned jan. 10, 2022 EST
Technology + Beyond the UI
Earned jan. 7, 2022 EST
Technology + Within the UI
Earned jan. 4, 2022 EST
Table Calculations, Pivots, and Visualizations
Earned jan. 4, 2022 EST
Building Reports in Looker
Earned jan. 3, 2022 EST
Liquid Templates and Parameters
Earned jan. 3, 2022 EST
Extends to Keep LookML DRY
Earned jan. 3, 2022 EST
Admin Roles and Folder Access
Earned jan. 3, 2022 EST
Version Control and Caching
Earned jan. 3, 2022 EST
The Modern Data Platform and LookML
Earned jan. 3, 2022 EST
Driving Data Culture and Designing Dashboards
Earned déc. 22, 2021 EST
Achieving Business Outcomes with Looker
Earned nov. 25, 2021 EST
Looker Explained
Earned nov. 24, 2021 EST
Developing Data Models with LookML
Earned nov. 23, 2021 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned nov. 22, 2021 EST
Appliquer les concepts avancés de LookML dans Looker
Earned nov. 16, 2021 EST
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned nov. 10, 2021 EST
Understanding LookML in Looker
Earned nov. 8, 2021 EST