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Zakaria Hajli

Membro dal giorno 2024

Campionato Diamante

13180 punti
Prepara i dati per le API ML su Google Cloud Earned giu 6, 2024 EDT
Implementazione di Cloud Load Balancing per Compute Engine Earned giu 3, 2024 EDT
Crea un mesh di dati con Dataplex Earned mag 30, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Italiano Earned apr 15, 2024 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML Earned apr 2, 2024 EDT
Build a Data Warehouse with BigQuery Earned mar 21, 2024 EDT
Modernizzazione di data lake e data warehouse con Google Cloud Earned mar 21, 2024 EDT

Ottieni il corso intermedio con badge delle competenze Prepara i dati per le API ML su Google Cloud per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: pulizia dei dati con Dataprep di Trifacta, esecuzione delle pipeline di dati in Dataflow, creazione dei cluster ed esecuzione dei job Apache Spark in Dataproc e richiamo delle API ML tra cui l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text e l'API Video Intelligence.

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Completa il corso introduttivo con badge delle competenze Implementazione di Cloud Load Balancing per Compute Engine per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: creazione ed esecuzione del deployment di macchine virtuali in Compute Engine e configurazione di bilanciatori del carico di rete e delle applicazioni.

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Completa il corso introduttivo con badge delle competenze Crea un mesh di dati con Dataplex per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: creare un mesh di dati con Dataplex per facilitare governance, discovery e sicurezza dei dati su Google Cloud. Ti eserciterai e metterai alla prova le tue competenze nel tagging degli asset, nell'assegnazione di ruoli IAM e nella valutazione della qualità dei dati in Dataplex.

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L'integrazione del machine learning nelle pipeline di dati aumenta la capacità di estrarre insight dai dati. Questo corso illustra i modi in cui il machine learning può essere incluso nelle pipeline di dati su Google Cloud. Per una personalizzazione minima o nulla, il corso tratta di AutoML. Per funzionalità di machine learning più personalizzate, il corso introduce Notebooks e BigQuery Machine Learning (BigQuery ML). Inoltre, il corso spiega come mettere in produzione soluzioni di machine learning utilizzando Vertex AI.

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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.

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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.

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I due componenti chiave di qualsiasi pipeline di dati sono costituiti dai data lake e dai data warehouse. In questo corso evidenzieremo i casi d'uso per ogni tipo di spazio di archiviazione e approfondiremo i dettagli tecnici delle soluzioni di data lake e data warehouse disponibili su Google Cloud. Inoltre, descriveremo il ruolo di un data engineer, illustreremo i vantaggi di una pipeline di dati di successo per le operazioni aziendali ed esamineremo i motivi per cui il data engineering dovrebbe essere eseguito in un ambiente cloud. Questo è il primo corso della serie Data engineering su Google Cloud. Dopo il completamento di questo corso, iscriviti al corso Creazione di pipeline di dati in batch su Google Cloud.

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