DEPRECATED BigQuery for Data Analysis
Earned avr. 1, 2022 EDT
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - Français
Earned mars 31, 2022 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Français
Earned mars 29, 2022 EDT
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Français
Earned mars 28, 2022 EDT
Looker and BigQuery Extended Capabilities
Earned mars 14, 2022 EDT
Inside Track: Looker Multistage Development Framework
Earned mars 12, 2022 EST
Delivery Shadowing
Earned mars 8, 2022 EST
Case Studies
Earned mars 7, 2022 EST
Technology + Beyond the UI
Earned mars 7, 2022 EST
Technology + Within the UI
Earned mars 7, 2022 EST
Table Calculations, Pivots, and Visualizations
Earned mars 6, 2022 EST
Liquid Templates and Parameters
Earned mars 6, 2022 EST
Extends to Keep LookML DRY
Earned mars 3, 2022 EST
Admin Roles and Folder Access
Earned mars 3, 2022 EST
Version Control and Caching
Earned mars 3, 2022 EST
The Modern Data Platform and LookML
Earned mars 3, 2022 EST
Driving Data Culture and Designing Dashboards
Earned mars 3, 2022 EST
Achieving Business Outcomes with Looker
Earned mars 3, 2022 EST
Looker Explained
Earned mars 3, 2022 EST
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned fév. 14, 2022 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned fév. 10, 2022 EST
Dégager des insights des données BigQuery
Earned fév. 9, 2022 EST
Understanding LookML in Looker
Earned jan. 17, 2022 EST
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned jan. 6, 2022 EST
Appliquer les concepts avancés de LookML dans Looker
Earned jan. 3, 2022 EST
Developing Data Models with LookML
Earned jan. 1, 2022 EST
In this course participants will learn how to deploy and maintain Looker successfully. Participants will gain experience leveraging tools such as Kubernetes to deploy Looker in a variety of configurations, including legacy single-node VM’s to Managed Instance groups to the glorious Kubernetes future. To conclude participants will cover how to communicate with clients and drive engagement.
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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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Dans ce cours, nous définirons ce qu'est le machine learning et ce qu'il peut apporter à votre entreprise. Vous verrez quelques démonstrations de l'utilisation du ML et découvrirez ses termes clés, comme instances, caractéristiques et étiquettes. Lors des ateliers interactifs, vous vous entraînerez à appeler les API de ML préentrainées disponibles et à construire vos propres modèles de machine learning en utilisant simplement SQL avec BigQuery ML.
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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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Ce cours décrit les problématiques courantes auxquelles se confrontent les analystes de données et explique comment les résoudre à l'aide des outils de big data disponibles sur Google Cloud. Vous découvrirez quelques notions de SQL et apprendrez comment utiliser BigQuery et Dataprep pour analyser et transformer vos ensembles de données.
Il s'agit du premier cours de la série "From Data to Insights with Google Cloud". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights".
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Explore the Looker platform and examine the extended capabilities offered through BigQuery.
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The goals at the end of this course are to be able to articulate to customers when and why they should use Looker’s multistage development framework and to share high-level ways to promote LookML code and content across multiple Looker instances.
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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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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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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.
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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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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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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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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 Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le filtrage, le tri et le croisement de données ; la fusion des résultats de différentes explorations Looker ; et l'utilisation de fonctions et d'opérateurs pour créer des tableaux de bord et des rapports Looker en vue de l'analyse et de la visualisation des données.
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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.
Inside Track: Looker Hosting Reference Implementations Enablement
Earned avr. 11, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis
Earned avr. 1, 2022 EDT
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - Français
Earned mars 31, 2022 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Français
Earned mars 29, 2022 EDT
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Français
Earned mars 28, 2022 EDT
Looker and BigQuery Extended Capabilities
Earned mars 14, 2022 EDT
Inside Track: Looker Multistage Development Framework
Earned mars 12, 2022 EST
Delivery Shadowing
Earned mars 8, 2022 EST
Case Studies
Earned mars 7, 2022 EST
Technology + Beyond the UI
Earned mars 7, 2022 EST
Technology + Within the UI
Earned mars 7, 2022 EST
Table Calculations, Pivots, and Visualizations
Earned mars 6, 2022 EST
Liquid Templates and Parameters
Earned mars 6, 2022 EST
Extends to Keep LookML DRY
Earned mars 3, 2022 EST
Admin Roles and Folder Access
Earned mars 3, 2022 EST
Version Control and Caching
Earned mars 3, 2022 EST
The Modern Data Platform and LookML
Earned mars 3, 2022 EST
Driving Data Culture and Designing Dashboards
Earned mars 3, 2022 EST
Achieving Business Outcomes with Looker
Earned mars 3, 2022 EST
Looker Explained
Earned mars 3, 2022 EST
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned fév. 14, 2022 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned fév. 10, 2022 EST
Dégager des insights des données BigQuery
Earned fév. 9, 2022 EST
Understanding LookML in Looker
Earned jan. 17, 2022 EST
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned jan. 6, 2022 EST
Appliquer les concepts avancés de LookML dans Looker
Earned jan. 3, 2022 EST
Developing Data Models with LookML
Earned jan. 1, 2022 EST