Philippe Verhaeghe
Jest członkiem od 2023
Liga diamentowa
23070 pkt.
Share Data Using Google Data Cloud
Earned maj 28, 2024 EDT
Streaming Analytics into BigQuery
Earned kwi 25, 2024 EDT
Tworzenie siatki danych przy użyciu Knowledge Catalog
Earned kwi 24, 2024 EDT
Build a Data Warehouse with BigQuery
Earned kwi 23, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud
Earned kwi 22, 2024 EDT
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud
Earned kwi 19, 2024 EDT
Uzyskiwanie statystyk z danych BigQuery
Earned kwi 17, 2024 EDT
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud
Earned kwi 16, 2024 EDT
Przygotowywanie danych do użycia z interfejsami ML w Google Cloud
Earned kwi 11, 2024 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned kwi 9, 2024 EDT
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep
Earned kwi 4, 2024 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML
Earned kwi 4, 2024 EDT
Earn a skill badge by completing the Share Data Using Google Data Cloud skill badge course, where you will gain practical experience with Google Cloud Data Sharing Partners, which have proprietary datasets that customers can use for their analytics use cases. Customers subscribe to this data, query it within their own platform, then augment it with their own datasets and use their visualization tools for their customer facing dashboards.
Więcej informacji
Earn a skill badge by completing the Streaming Analytics into BigQuery skill badge course, where you use Pub/Sub, Dataflow and BigQuery together to stream data for analytics.
Więcej informacji
Ukończ szkolenie wprowadzające Tworzenie siatki danych przy użyciu Knowledge Catalog, aby zdobyć odznakę potwierdzającą zdobycie następujących umiejętności: tworzenie siatki danych przy użyciu Knowledge Catalog w celu ułatwienia zarządzania danymi oraz ich wykrywania i ochrony w Google Cloud. Przećwiczysz i sprawdzisz swoje umiejętności w zakresie tagowania zasobów, przypisywania ról uprawnień i oceny jakości danych w Knowledge Catalog.
Więcej informacji
Complete the intermediate Build a Data Warehouse with BigQuery skill badge course to demonstrate skills in the following: joining data to create new tables, troubleshooting joins, appending data with unions, creating date-partitioned tables, and working with JSON, arrays, and structs in BigQuery.
Więcej informacji
Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.
Więcej informacji
In this course you will get hands-on in order to work through real-world challenges faced when building streaming data pipelines. The primary focus is on managing continuous, unbounded data with Google Cloud products.
Więcej informacji
Ukończ szkolenie wprowadzające Uzyskiwanie statystyk z danych BigQuery, aby zdobyć odznakę potwierdzającą zdobycie następujących umiejętności: pisanie zapytań SQL, tworzenie zapytań dotyczących tabel publicznych, wczytywanie przykładowych danych w BigQuery, naprawianie typowych błędów składniowych przy użyciu walidatora zapytań w BigQuery oraz tworzenie raportów w Data Studio przez tworzenie połączenia z danymi BigQuery.
Więcej informacji
In this intermediate course, you will learn to design, build, and optimize robust batch data pipelines on Google Cloud. Moving beyond fundamental data handling, you will explore large-scale data transformations and efficient workflow orchestration, essential for timely business intelligence and critical reporting.
Get hands-on practice using Dataflow for Apache Beam and Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) for implementation, and tackle crucial considerations for data quality, monitoring, and alerting to ensure pipeline reliability and operational excellence. A basic knowledge of data warehousing, ETL/ELT, SQL, Python, and Google Cloud concepts is recommended.
Więcej informacji
Ukończ szkolenie wprowadzające Przygotowywanie danych do użycia z interfejsami ML w Google Cloud, aby zdobyć odznakę potwierdzającą zdobycie następujących umiejętności: czyszczenie danych przy użyciu usługi Dataprep firmy Trifacta, uruchamianie potoków danych w Dataflow, tworzenie klastrów i uruchamianie zadań Apache Spark w Managed Service for Apache Spark, a także wywoływanie interfejsów API dotyczących uczenia maszynowego, w tym Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API oraz Video Intelligence API.
Więcej informacji
While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.
Więcej informacji
Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Data Engineer certification exam.
You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
Więcej informacji
Complete the intermediate Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in the following: building data transformation pipelines to BigQuery using Dataprep by Trifacta; using Cloud Storage, Dataflow, and BigQuery to build extract, transform, and load (ETL) workflows; and building machine learning models using BigQuery ML.
Więcej informacji
