Приєднатися Увійти

Luz Plaja

Учасник із 2021

Срібна ліга

Кількість балів: 3800
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud Earned черв. 29, 2022 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML Earned черв. 25, 2022 EDT
Підготовка даних для інтерфейсів API машинного навчання в Google Cloud Earned черв. 19, 2022 EDT
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned черв. 10, 2022 EDT
Налаштування Cloud Load Balancing для Compute Engine Earned трав. 13, 2022 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned трав. 11, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - українська Earned квіт. 30, 2022 EDT
Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform Earned квіт. 14, 2022 EDT

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

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 intermediate course, you will learn to design, build, and optimize robust batch data pipelines on Google Cloud. Moving beyond fundamental data handling, you will explore large-scale data transformations and efficient workflow orchestration, essential for timely business intelligence and critical reporting. Get hands-on practice using Dataflow for Apache Beam and Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) for implementation, and tackle crucial considerations for data quality, monitoring, and alerting to ensure pipeline reliability and operational excellence. A basic knowledge of data warehousing, ETL/ELT, SQL, Python, and Google Cloud concepts is recommended.

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.

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

This 1-week, accelerate course builds upon previous courses in the Data Engineering on Google Cloud Platform specialization. Through a combination of video lectures, demonstrations, and hands-on labs, you'll learn how to create and manage computing clusters to run Hadoop, Spark, Pig and/or Hive jobs on Google Cloud Platform. You will also learn how to access various cloud storage options from their compute clusters and integrate Google's machine learning capabilities into their analytics programs.

Докладніше