Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned août 7, 2024 EDT
Créer un maillage de données avec Dataplex
Earned juin 11, 2024 EDT
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform
Earned juin 3, 2024 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : développer des pipelines
Earned mai 30, 2024 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : opérations
Earned mai 15, 2024 EDT
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned avr. 26, 2024 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned avr. 16, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned avr. 16, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned avr. 4, 2024 EDT
Visualize Your Data in Looker
Earned mars 20, 2024 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Français
Earned mars 15, 2024 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Français
Earned mars 5, 2024 EST
BI Reporting: Looker Visualization on BigQuery
Earned fév. 29, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Analyze Data with Looker
Earned fév. 28, 2024 EST
Analyzing and Visualizing Data the Google Way
Earned fév. 27, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Stream Data with Pub/Sub
Earned fév. 12, 2024 EST
Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability
Earned fév. 8, 2024 EST
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned jan. 29, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Cloud Data Fusion Pipelines
Earned jan. 24, 2024 EST
Data Lake Modernization on Google Cloud: Cloud Data Fusion
Earned jan. 24, 2024 EST
Créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud
Earned jan. 22, 2024 EST
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned jan. 12, 2024 EST
Building Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
Earned jan. 9, 2024 EST
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned déc. 29, 2023 EST
Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud
Earned avr. 27, 2023 EDT
Bonnes pratiques de sécurité dans Google Cloud
Earned avr. 25, 2023 EDT
Atténuer les failles de sécurité dans Google Cloud
Earned avr. 24, 2023 EDT
Gérer la sécurité dans Google Cloud
Earned avr. 19, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned nov. 15, 2022 EST
Appliquer les concepts avancés de LookML dans Looker
Earned nov. 15, 2022 EST
Developing Data Models with LookML
Earned nov. 15, 2022 EST
Gérer des modèles de données dans Looker
Earned nov. 8, 2022 EST
Understanding LookML in Looker
Earned nov. 8, 2022 EST
Créer des objets LookML dans Looker
Earned nov. 4, 2022 EDT
Delivery Shadowing
Earned nov. 3, 2022 EDT
Case Studies
Earned nov. 2, 2022 EDT
Technology + Beyond the UI
Earned nov. 2, 2022 EDT
Technology + Within the UI
Earned nov. 2, 2022 EDT
Table Calculations, Pivots, and Visualizations
Earned nov. 1, 2022 EDT
Building Reports in Looker
Earned nov. 1, 2022 EDT
Liquid Templates and Parameters
Earned nov. 1, 2022 EDT
Extends to Keep LookML DRY
Earned nov. 1, 2022 EDT
Admin Roles and Folder Access
Earned nov. 1, 2022 EDT
Version Control and Caching
Earned oct. 31, 2022 EDT
The Modern Data Platform and LookML
Earned oct. 31, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis
Earned oct. 26, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned oct. 26, 2022 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned oct. 25, 2022 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned oct. 5, 2022 EDT
Driving Data Culture and Designing Dashboards
Earned oct. 3, 2022 EDT
Achieving Business Outcomes with Looker
Earned oct. 2, 2022 EDT
Looker Explained
Earned oct. 2, 2022 EDT
Terminez le cours d'introduction Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le nettoyage des données avec Dataprep by Trifacta, l'exécution de pipelines de données dans Dataflow, la création de clusters et l'exécution de jobs Apache Spark dans Dataproc, et l'appel d'API de ML comme l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text et l'API Video Intelligence.
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Terminez le cours d'introduction Créer un maillage de données avec Dataplex pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création d'un maillage de données avec Dataplex pour faciliter la sécurité, la gouvernance et la découverte des données sur Google Cloud. Cela comprend l'ajout de tags à des éléments, l'attribution de rôles IAM et l'évaluation de la qualité des données dans Dataplex.
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This 1-week, accelerated on-demand course builds upon Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Through a combination of video lectures, demonstrations, and hands-on labs, you'll learn to build streaming data pipelines using Google cloud Pub/Sub and Dataflow to enable real-time decision making. You will also learn how to build dashboards to render tailored output for various stakeholder audiences.
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Dans ce deuxième volet de la série de cours sur Dataflow, nous allons nous intéresser de plus près au développement de pipelines à l'aide du SDK Beam. Nous allons commencer par passer en revue les concepts d'Apache Beam. Nous allons ensuite parler du traitement des données par flux à l'aide de fenêtres, de filigranes et de déclencheurs. Nous passerons ensuite aux options de sources et de récepteurs dans vos pipelines, aux schémas pour présenter vos données structurées, et nous verrons comment effectuer des transformations avec état à l'aide des API State et Timer. Nous aborderons ensuite les bonnes pratiques qui vous aideront à maximiser les performances de vos pipelines. Vers la fin du cours, nous présentons le langage SQL et les DataFrames pour représenter votre logique métier dans Beam, et nous expliquons comment développer des pipelines de manière itérative à l'aide des notebooks Beam.
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Dans le dernier volet de la série de cours sur Dataflow, nous allons présenter les composants du modèle opérationnel de Dataflow. Nous examinerons les outils et techniques permettant de résoudre les problèmes et d'optimiser les performances des pipelines. Nous passerons ensuite en revue les bonnes pratiques en matière de test, de déploiement et de fiabilité pour les pipelines Dataflow. Nous terminerons par une présentation des modèles, qui permettent de faire évoluer facilement les pipelines Dataflow pour les adapter aux organisations comptant des centaines d'utilisateurs. Ces leçons vous aideront à vous assurer que votre plate-forme de données est stable et résiliente face aux imprévus.
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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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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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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 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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Ceci est le deuxième cours de la série "Data to Insights". Ici, nous verrons comment ingérer de nouveaux ensembles de données externes dans BigQuery et les visualiser avec Looker Studio. Nous aborderons également des concepts SQL intermédiaires, tels que les jointures et les unions de plusieurs tables, qui vous permettront d'analyser les données de différentes sources. Remarque : Même si vous avez des connaissances en SQL, certaines spécificités de BigQuery (comme la gestion du cache de requêtes et des caractères génériques de table) peuvent ne pas vous être familières.Une fois que vous aurez terminé ce cours, inscrivez-vous au cours "Achieving Advanced Insights with BigQuery".
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Le troisième cours de cette série s'intitule "Achieving Advanced Insights with BigQuery". Notre objectif est ici d'approfondir vos connaissances en SQL en abordant en détail les fonctions avancées et en vous apprenant à décomposer les requêtes complexes en étapes faciles à gérer. Nous allons étudier l'architecture interne de BigQuery (stockage segmenté basé sur des colonnes), ainsi que des concepts SQL avancés tels que les champs imbriqués et répétés, en utilisant pour cela des objets ARRAY et STRUCT. Pour finir, nous verrons comment optimiser les performances de vos requêtes et sécuriser vos données à l'aide des vues autorisées.Une fois que vous aurez terminé ce cours, inscrivez-vous au cours "Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud".
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks for modernization using LookML on BigQuery. A proof-of-concept will take learners through the process of creating LookML visualizations on BigQuery. During this course, learners will be guided specifically on how to write Looker modeling language, also known as LookML and create semantic data models, and learn how LookML constructs SQL queries against BigQuery. At a high level, this course will focus on basic LookML to create and access BigQuery objects, and optimize BigQuery objects with LookML.
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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 learning experience guides you through the process of utilizing various data sources and multiple Google Cloud products (including BigQuery and Google Sheets using Connected Sheets) to analyze, visualize, and interpret data to answer specific questions and share insights with key decision makers.
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This course explores how to implement a streaming analytics solution using Pub/Sub.
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Terminez le cours d'introduction Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la surveillance des machines virtuelles dans Compute Engine, l'utilisation de Cloud Monitoring pour la supervision multiprojet, l'extension des fonctionnalités de surveillance et de journalisation à Cloud Functions, la création et l'envoi de métriques d'application personnalisées, et la configuration d'alertes Cloud Monitoring en fonction de ces métriques personnalisées.
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Terminez le cours intermédiaire Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création de pipelines de transformation des données dans BigQuery avec Dataprep by Trifacta ; l'utilisation de Cloud Storage, Dataflow et BigQuery pour créer des workflows ETL (Extract, Transform and Load) ; et la création de modèles de machine learning avec BigQuery ML.
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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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Welcome to Cloud Data Fusion, where we discuss how to use Cloud Data Fusion to build complex data pipelines.
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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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This quest offers hands-on practice with Cloud Data Fusion, a cloud-native, code-free, data integration platform. ETL Developers, Data Engineers and Analysts can greatly benefit from the pre-built transformations and connectors to build and deploy their pipelines without worrying about writing code. This Quest starts with a quickstart lab that familiarises learners with the Cloud Data Fusion UI. Learners then get to try running batch and realtime pipelines as well as using the built-in Wrangler plugin to perform some interesting transformations on data.
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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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Terminez le cours intermédiaire Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'attribution de rôles avec Identity and Access Management (IAM) ; la création et la gestion de comptes de service ; l'activation d'une connectivité privée sur les réseaux de cloud privé virtuel (VPC) ; la restriction de l'accès aux applications avec Identity-Aware Proxy ; la gestion des clés et des données chiffrées avec Cloud Key Management Service (KMS) ; et la création d'un cluster Kubernetes privé.
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Ce cours en auto-formation présente une étude approfondie des contrôles et techniques de sécurité sur Google Cloud. À travers des présentations, des démonstrations et des ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient les composants d'une solution Google Cloud sécurisée, y compris les technologies de contrôle des accès à Cloud Storage, les clés de sécurité, les clés de chiffrement fournies par le client, les contrôles d'accès aux API, les champs d'application, les VM protégées, le chiffrement, et les URL signées. Le cours aborde également la sécurisation des environnements Kubernetes.
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Dans ce cours en auto-formation, les participants étudient des solutions d'atténuation des attaques pouvant survenir en de nombreux points d'une infrastructure basée sur Google Cloud, telles que des attaques par déni de service distribué (DDoS) ou par hameçonnage, ou des menaces liées à la classification et à l'utilisation de contenu. Ils découvriront également Security Command Center, Cloud Logging et les journaux d'audit, ainsi que l'utilisation de Forseti pour connaître l'état de conformité global avec les stratégies de sécurité de l'organisation.
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Ce cours en auto-formation présente une étude approfondie des contrôles et techniques de sécurité sur Google Cloud. À travers des présentations enregistrées, des démonstrations et des ateliers pratiques, les participants explorent et déploient les composants d'une solution Google Cloud sécurisée (Cloud Identity, Resource Manager, Cloud IAM, les pare-feu de cloud privé virtuel, Cloud Load Balancing, l'appairage cloud, Cloud Interconnect et VPC Service Controls, par exemple).
Ceci est le premier cours de la série "Sécurité dans Google Cloud". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Bonnes pratiques de sécurité dans Google Cloud".
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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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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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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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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.
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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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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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Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.
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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
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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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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.
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned août 7, 2024 EDT
Créer un maillage de données avec Dataplex
Earned juin 11, 2024 EDT
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform
Earned juin 3, 2024 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : développer des pipelines
Earned mai 30, 2024 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : opérations
Earned mai 15, 2024 EDT
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned avr. 26, 2024 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned avr. 16, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned avr. 16, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned avr. 4, 2024 EDT
Visualize Your Data in Looker
Earned mars 20, 2024 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Français
Earned mars 15, 2024 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Français
Earned mars 5, 2024 EST
BI Reporting: Looker Visualization on BigQuery
Earned fév. 29, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Analyze Data with Looker
Earned fév. 28, 2024 EST
Analyzing and Visualizing Data the Google Way
Earned fév. 27, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Stream Data with Pub/Sub
Earned fév. 12, 2024 EST
Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability
Earned fév. 8, 2024 EST
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned jan. 29, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Cloud Data Fusion Pipelines
Earned jan. 24, 2024 EST
Data Lake Modernization on Google Cloud: Cloud Data Fusion
Earned jan. 24, 2024 EST
Créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud
Earned jan. 22, 2024 EST
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned jan. 12, 2024 EST
Building Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
Earned jan. 9, 2024 EST
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned déc. 29, 2023 EST
Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud
Earned avr. 27, 2023 EDT
Bonnes pratiques de sécurité dans Google Cloud
Earned avr. 25, 2023 EDT
Atténuer les failles de sécurité dans Google Cloud
Earned avr. 24, 2023 EDT
Gérer la sécurité dans Google Cloud
Earned avr. 19, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned nov. 15, 2022 EST
Appliquer les concepts avancés de LookML dans Looker
Earned nov. 15, 2022 EST
Developing Data Models with LookML
Earned nov. 15, 2022 EST
Gérer des modèles de données dans Looker
Earned nov. 8, 2022 EST
Understanding LookML in Looker
Earned nov. 8, 2022 EST
Créer des objets LookML dans Looker
Earned nov. 4, 2022 EDT
Delivery Shadowing
Earned nov. 3, 2022 EDT
Case Studies
Earned nov. 2, 2022 EDT
Technology + Beyond the UI
Earned nov. 2, 2022 EDT
Technology + Within the UI
Earned nov. 2, 2022 EDT
Table Calculations, Pivots, and Visualizations
Earned nov. 1, 2022 EDT
Building Reports in Looker
Earned nov. 1, 2022 EDT
Liquid Templates and Parameters
Earned nov. 1, 2022 EDT
Extends to Keep LookML DRY
Earned nov. 1, 2022 EDT
Admin Roles and Folder Access
Earned nov. 1, 2022 EDT
Version Control and Caching
Earned oct. 31, 2022 EDT
The Modern Data Platform and LookML
Earned oct. 31, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis
Earned oct. 26, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned oct. 26, 2022 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned oct. 25, 2022 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned oct. 5, 2022 EDT
Driving Data Culture and Designing Dashboards
Earned oct. 3, 2022 EDT
Achieving Business Outcomes with Looker
Earned oct. 2, 2022 EDT
Looker Explained
Earned oct. 2, 2022 EDT