Data Warehouse mit BigQuery erstellen
Earned Nov 2, 2022 EDT
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten
Earned Okt 30, 2022 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Okt 23, 2022 EDT
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud
Earned Okt 12, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Okt 4, 2022 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Sep 19, 2022 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Sep 16, 2022 EDT
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Data Warehouse mit BigQuery erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Daten zusammenführen, um neue Tabellen zu erstellen, Probleme mit Joins lösen, Daten mit Unions anhängen, nach Daten partitionierte Tabellen erstellen und JSON, Arrays sowie Strukturen in BigQuery nutzen.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Erstellen von Pipelines für die Datentransformation nach BigQuery mithilfe von Dataprep von Trifacta; Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) von Workflows mit Cloud Storage, Dataflow und BigQuery; und Erstellen von Machine-Learning-Modellen mithilfe von BigQuery ML.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Bereinigen von Daten mit Dataprep von Trifacta, Ausführen von Datenpipelines in Dataflow, Erstellen von Clustern und Ausführen von Apache Spark-Jobs in Dataproc sowie Aufrufen von ML-APIs, einschließlich der Cloud Natural Language API, Cloud Speech-to-Text API und Video Intelligence API.
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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.
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This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: virtuelle Maschinen in der Compute Engine erstellen und bereitstellen und Netzwerk- und Application Load Balancer konfigurieren.
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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.
Data Warehouse mit BigQuery erstellen
Earned Nov 2, 2022 EDT
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten
Earned Okt 30, 2022 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
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Earned Sep 19, 2022 EDT
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Earned Sep 16, 2022 EDT