Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned вер. 16, 2022 EDT
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.
Докладніше
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.
Докладніше
Пройдіть вступний кваліфікаційний курс Підготовка даних для інтерфейсів API машинного навчання в Google Cloud, щоб продемонструвати свої навички щодо очистки даних за допомогою сервісу Dataprep by Trifacta, запуску конвеєрів даних у Dataflow, створення кластерів і запуску завдань Apache Spark у Dataproc, а також виклику API машинного навчання, зокрема Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API і Video Intelligence API.
Докладніше
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.
Докладніше
Під час курсу ви зможете ознайомитися з продуктами й сервісами Google Cloud для роботи з масивами даних і машинним навчанням, які підтримують життєвий цикл роботи з даними для тренування моделей штучного інтелекту. У курсі розглядаються процеси, проблеми й переваги створення конвеєру масиву даних і моделей машинного навчання з Vertex AI у Google Cloud.
Докладніше
Пройдіть вступний кваліфікаційний курс Налаштування Cloud Load Balancing для Compute Engine, щоб продемонструвати свої навички: створення й розгортання віртуальних машин у Compute Engine; налаштування мережі й розподілювачів навантаження додатків.
Докладніше
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.
Build a Data Warehouse with BigQuery
Earned лист. 2, 2022 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML
Earned жовт. 30, 2022 EDT
Підготовка даних для інтерфейсів API машинного навчання в Google Cloud
Earned жовт. 23, 2022 EDT
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud
Earned жовт. 12, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - українська
Earned жовт. 4, 2022 EDT
Налаштування Cloud Load Balancing для Compute Engine
Earned вер. 19, 2022 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned вер. 16, 2022 EDT