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Shreya Naik

회원 가입일: 2023

브론즈 리그

1600포인트
Data Warehousing for Partners: BigQuery Extended Capabilities Earned 8월 8, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Analyze Data with Looker Earned 8월 8, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Streaming Analytics Earned 8월 8, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Stream Data with Pub/Sub Earned 8월 8, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataflow Earned 8월 8, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Cloud Data Fusion Pipelines Earned 8월 8, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataproc Earned 8월 8, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Migrate Data to BigQuery Earned 8월 8, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Optimize in BigQuery Earned 8월 8, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Design in BigQuery Earned 8월 8, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Enable Google Cloud Customers Earned 8월 8, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Data Warehouse Migration with BigQuery Earned 8월 8, 2023 EDT
Snowflake 전문가를 위한 BigQuery 기초 Earned 8월 3, 2023 EDT
Oracle 전문가를 위한 BigQuery 기초 Earned 8월 3, 2023 EDT
Redshift 전문가를 위한 BigQuery 기초 Earned 8월 3, 2023 EDT
Teradata 전문가를 위한 BigQuery 기초 Earned 8월 2, 2023 EDT
Data Lake Modernization on Google Cloud Earned 7월 25, 2023 EDT
Google Cloud 필수 정보 Earned 7월 19, 2023 EDT

This course explores the Geographic Information Systems (GIS), GIS Visualization, and machine learning enhancements to BigQuery.

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This course explores how to leverage Looker to create data experiences and gain insights with modern business intelligence (BI) and reporting.

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This course explores how to implement a streaming analytics solution using Dataflow and BigQuery.

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This course explores how to implement a streaming analytics solution using Pub/Sub.

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This course continues to explore the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Dataflow.

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This course continues to explore the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Cloud Data Fusion.

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This course explores the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Dataproc.

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This course identifies best practices for migrating data warehouses to BigQuery and the key skills required to perform successful migration.

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Welcome to Optimize in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on optimization.

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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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In this course, you will receive technical training for Enterprise Data Warehouses solutions using BigQuery based on the best practices developed internally by Google’s technical sales and services organizations. The course will also provide guidance and training on key technical challenges that can arise when migrating existing Enterprise Data Warehouses and ETL pipelines to Google Cloud. You will get hands-on experience with real migration tasks, such as data migration, schema optimization, and SQL Query conversion and optimization. The course will also cover key aspects of ETL pipeline migration to Dataproc as well as using Pub/Sub, Dataflow, and Cloud Data Fusion, giving you hands-on experience using all of these tools for Data Warehouse ETL pipelines.

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이 과정은 Snowflake에서 SQL 기반 클라우드 데이터 웨어하우스를 사용해 본 경험이 있는 전문가를 대상으로 BigQuery를 시작하기 위한 기초를 다룹니다. 대화형 강의 콘텐츠와 실습을 통해 BigQuery에서 리소스를 프로비저닝하고, 데이터 애셋을 만들고 공유하며, 데이터를 수집하고, 쿼리 성능을 최적화하는 방법을 알아봅니다. Snowflake에 대한 이해를 바탕으로 Snowflake와 BigQuery의 유사점과 차이점을 알아보며 BigQuery에서 데이터 웨어하우스를 시작할 수 있도록 구성되어 있습니다.

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이 과정은 Oracle에서 SQL 기반 클라우드 데이터 웨어하우스를 사용해 본 경험이 있고 BigQuery에서 작업을 시작하려고 하는 전문가를 대상으로 하며 BigQuery 기본사항을 다룹니다. 대화형 강의 콘텐츠와 실무형 실습을 통해 BigQuery에서 리소스를 프로비저닝하고, 데이터 애셋을 만들고 공유하며, 데이터를 수집하고, 쿼리 성능을 최적화하는 방법을 알아봅니다. 또한 Oracle에 대한 이해를 바탕으로 Oracle과 BigQuery의 유사점과 차이점을 알아보며 BigQuery에서 데이터 웨어하우스를 시작할 수 있도록 안내합니다.

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이 과정은 Redshift에서 SQL 기반 클라우드 데이터 웨어하우스를 사용해 본 경험이 있고 BigQuery에서 작업을 시작하려고 하는 전문가를 대상으로 하며 BigQuery 기본사항을 다룹니다. 대화형 강의 콘텐츠와 실무형 실습을 통해 BigQuery에서 리소스를 프로비저닝하고, 데이터 애셋을 만들고 공유하며, 데이터를 수집하고, 쿼리 성능을 최적화하는 방법을 알아봅니다. 또한 Redshift에 대한 이해를 바탕으로 Redshift와 BigQuery의 유사점과 차이점을 알아보며 BigQuery에서 데이터 웨어하우스를 시작할 수 있도록 안내합니다.

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이 과정은 Teradata에서 SQL 기반 클라우드 데이터 웨어하우스를 사용해 본 경험이 있고 BigQuery에서 작업을 시작하려고 하는 전문가를 대상으로 하며 BigQuery 기본사항을 다룹니다. 대화형 강의 콘텐츠와 실무형 실습을 통해 BigQuery에서 리소스를 프로비저닝하고, 데이터 애셋을 만들고 공유하며, 데이터를 수집하고, 쿼리 성능을 최적화하는 방법을 알아봅니다. 또한 Teradata에 대한 이해를 바탕으로 Teradata와 BigQuery의 유사점과 차이점을 알아보며 BigQuery에서 데이터 웨어하우스를 시작할 수 있도록 안내합니다.

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This course focuses on how you can bring your on-premises data lakes and workloads to Google Cloud to unlock cost savings and scale.

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이 초급 과정에서는 Google Cloud의 기본 도구 및 서비스를 직접 사용해 보는 실무형 실습을 진행합니다. 선택사항으로 제공되는 동영상에서는 실습에서 다룬 개념을 자세히 살펴보고 복습합니다. Google Cloud 필수 정보는 Google Cloud 학습자에게 추천되는 첫 번째 과정입니다. 클라우드에 대한 사전 지식이 거의 없거나 전혀 없더라도 첫 Google Cloud 프로젝트에 적용할 수 있는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다. Cloud Shell 명령어 작성, 첫 번째 가상 머신 배포, Kubernetes Engine에서의 애플리케이션 실행, 부하 분산 등 Google Cloud 필수 정보에서는 플랫폼의 기본 기능을 소개합니다.

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