Premiers pas avec Dataplex
Earned août 8, 2023 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned avr. 12, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned avr. 10, 2023 EDT
Créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud
Earned fév. 28, 2023 EST
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned jan. 13, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned juil. 20, 2022 EDT
Table Calculations, Pivots, and Visualizations
Earned juil. 5, 2022 EDT
Building Reports in Looker
Earned juil. 5, 2022 EDT
Liquid Templates and Parameters
Earned juil. 4, 2022 EDT
Extends to Keep LookML DRY
Earned juin 30, 2022 EDT
Admin Roles and Folder Access
Earned mai 31, 2022 EDT
Version Control and Caching
Earned mai 31, 2022 EDT
The Modern Data Platform and LookML
Earned mai 17, 2022 EDT
Driving Data Culture and Designing Dashboards
Earned avr. 30, 2022 EDT
Achieving Business Outcomes with Looker
Earned avr. 22, 2022 EDT
Looker Explained
Earned avr. 19, 2022 EDT
Terminez le cours d'introduction Premiers pas avec Dataplex pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : création d'éléments Dataplex, création de types d'aspects et application de ces aspects aux entrées dans Dataplex.
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Ce cours est le premier d'une série en trois volets sur le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Dans ce premier cours, nous allons commencer par rappeler ce qu'est Apache Beam et sa relation avec Dataflow. Ensuite, nous aborderons la vision d'Apache Beam et les avantages de son framework de portabilité, qui permet aux développeurs d'utiliser le langage de programmation et le backend d'exécution de leur choix. Nous vous montrerons aussi comment séparer le calcul du stockage et économiser de l'argent grâce à Dataflow, puis nous examinerons les interactions entre les outils de gestion de l'identification et des accès avec vos pipelines Dataflow. Enfin, nous verrons comment implémenter le modèle de sécurité adapté à votre cas d'utilisation sur Dataflow.
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Intégrer le machine learning à des pipelines de données renforce la capacité à dégager des insights des données. Ce cours passera en revue plusieurs façons d'intégrer le machine learning à des pipelines de données sur Google Cloud. Vous découvrirez AutoML pour les cas ne nécessitant que peu de personnalisation (voire aucune), ainsi que Notebooks et BigQuery ML pour les situations qui requièrent des capacités de machine learning plus adaptées. Enfin, vous apprendrez à utiliser des solutions de machine learning en production avec Vertex AI.
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Dans ce cours, vous allez vous exercer à résoudre des problèmes concrets rencontrés lors de la création de pipelines de flux données. L'objectif principal est de gérer des données continues et illimitées avec les produits 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 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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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.
Premiers pas avec Dataplex
Earned août 8, 2023 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned avr. 12, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned avr. 10, 2023 EDT
Créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud
Earned fév. 28, 2023 EST
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Earned jan. 13, 2023 EST
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Earned juil. 5, 2022 EDT
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Earned juin 30, 2022 EDT
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Earned mai 17, 2022 EDT
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Earned avr. 19, 2022 EDT