Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned ago 7, 2024 EDT
Crea una malla de datos con Dataplex
Earned jun 11, 2024 EDT
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform
Earned jun 3, 2024 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Desarrolla canalizaciones
Earned may 30, 2024 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Operaciones
Earned may 15, 2024 EDT
Preparación para el proceso de certificación Professional Data Engineer
Earned abr 26, 2024 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Fundamentos
Earned abr 16, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Español
Earned abr 16, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned abr 4, 2024 EDT
Visualize Your Data in Looker
Earned mar 20, 2024 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Español
Earned mar 15, 2024 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Español
Earned mar 5, 2024 EST
BI Reporting: Looker Visualization on BigQuery
Earned feb 29, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Analyze Data with Looker
Earned feb 28, 2024 EST
Analyzing and Visualizing Data the Google Way
Earned feb 27, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Stream Data with Pub/Sub
Earned feb 12, 2024 EST
Supervisa y registra con Google Cloud Observability
Earned feb 8, 2024 EST
Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML
Earned ene 29, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Cloud Data Fusion Pipelines
Earned ene 24, 2024 EST
Data Lake Modernization on Google Cloud: Cloud Data Fusion
Earned ene 24, 2024 EST
Creación de sistemas de analíticas en tiempo real resilientes en Google Cloud
Earned ene 22, 2024 EST
Modernización de data lakes y almacenes de datos con Google Cloud
Earned ene 12, 2024 EST
Building Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
Earned ene 9, 2024 EST
Creación de flujos de procesamiento de datos por lotes en Google Cloud
Earned dic 29, 2023 EST
Implementa los aspectos básicos de seguridad en la nube en Google Cloud
Earned abr 27, 2023 EDT
Security Best Practices in Google Cloud - Español
Earned abr 25, 2023 EDT
Mitigating Security Vulnerabilities on Google Cloud - Español
Earned abr 24, 2023 EDT
Managing Security in Google Cloud - Español
Earned abr 19, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned nov 15, 2022 EST
Applying Advanced LookML Concepts in Looker
Earned nov 15, 2022 EST
Developing Data Models with LookML
Earned nov 15, 2022 EST
Manage Data Models in Looker
Earned nov 8, 2022 EST
Understanding LookML in Looker
Earned nov 8, 2022 EST
Build LookML Objects in Looker
Earned nov 4, 2022 EDT
Delivery Shadowing
Earned nov 3, 2022 EDT
Case Studies
Earned nov 2, 2022 EDT
Technology + Beyond the UI
Earned nov 2, 2022 EDT
Technology + Within the UI
Earned nov 2, 2022 EDT
Table Calculations, Pivots, and Visualizations
Earned nov 1, 2022 EDT
Building Reports in Looker
Earned nov 1, 2022 EDT
Liquid Templates and Parameters
Earned nov 1, 2022 EDT
Extends to Keep LookML DRY
Earned nov 1, 2022 EDT
Admin Roles and Folder Access
Earned nov 1, 2022 EDT
Version Control and Caching
Earned oct 31, 2022 EDT
The Modern Data Platform and LookML
Earned oct 31, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis
Earned oct 26, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned oct 26, 2022 EDT
Crea un almacén de datos con BigQuery
Earned oct 25, 2022 EDT
Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery
Earned oct 5, 2022 EDT
Driving Data Culture and Designing Dashboards
Earned oct 3, 2022 EDT
Achieving Business Outcomes with Looker
Earned oct 2, 2022 EDT
Looker Explained
Earned oct 2, 2022 EDT
Completa la insignia de habilidad introductoria Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: limpiar datos con Dataprep de Trifacta, ejecutar canalizaciones de datos en Dataflow, crear clústeres y ejecutar trabajos de Apache Spark en Dataproc y llamar a APIs de AA, como la API de Cloud Natural Language, la API de Google Cloud Speech-to-Text y la API de Video Intelligence.
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Completa el curso con insignia de habilidad introductoria Crea una malla de datos con Dataplex y demuestra tus habilidades para crear una malla de datos con Dataplex y facilitar la seguridad, la administración y el descubrimiento de datos en Google Cloud. Practicarás y pondrás a prueba tus habilidades para etiquetar recursos, asignar roles de IAM y evaluar la calidad de los datos en Dataplex.
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This 1-week, accelerated on-demand course builds upon Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Through a combination of video lectures, demonstrations, and hands-on labs, you'll learn to build streaming data pipelines using Google cloud Pub/Sub and Dataflow to enable real-time decision making. You will also learn how to build dashboards to render tailored output for various stakeholder audiences.
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En esta segunda parte de la serie de cursos sobre Dataflow, analizaremos en profundidad el desarrollo de canalizaciones con el SDK de Beam. Comenzaremos con un repaso de los conceptos de Apache Beam. A continuación, analizaremos el procesamiento de datos de transmisión con ventanas, marcas de agua y activadores. Luego, revisaremos las opciones de fuentes y receptores en sus canalizaciones, los esquemas para expresar datos estructurados y cómo realizar transformaciones con estado mediante las API de State y de Timer. Después, revisaremos las prácticas recomendadas que ayudan a maximizar el rendimiento de las canalizaciones. Al final del curso, presentaremos SQL y Dataframes para representar su lógica empresarial en Beam y cómo desarrollar canalizaciones de forma iterativa con notebooks de Beam.
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En esta última parte de la serie de cursos de Dataflow, presentaremos los componentes del modelo operativo de Dataflow. Examinaremos las herramientas y técnicas que permiten solucionar problemas y optimizar el rendimiento de las canalizaciones. Luego, revisaremos las prácticas recomendadas de las pruebas, la implementación y la confiabilidad en relación con las canalizaciones de Dataflow. Concluiremos con una revisión de las plantillas, que facilitan el ajuste de escala de las canalizaciones de Dataflow para organizaciones con cientos de usuarios. Estas clases asegurarán que su plataforma de datos sea estable y resiliente ante circunstancias inesperadas.
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Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudio para el examen de certificación de PDE (Professional Data Engineer). Los alumnos conocerán la amplitud y el alcance de los dominios que se incluyen en el examen. Además, evaluarán su nivel de preparación para el examen y crearán un plan de estudio personal.
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Este curso corresponde a la 1ª parte de una serie de 3 cursos llamada Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow. Para comenzar, en el primer curso haremos un repaso de qué es Apache Beam y cómo se relaciona con Dataflow. Luego, hablaremos sobre la visión de Apache Beam y los beneficios que ofrece su framework de portabilidad. Dicho framework hace posible que un desarrollador pueda usar su lenguaje de programación favorito con su backend de ejecución preferido. Después, le mostraremos cómo Dataflow le permite separar el procesamiento y el almacenamiento y, a la vez, ahorrar dinero. También le explicaremos cómo las herramientas de identidad, acceso y administración interactúan con sus canalizaciones de Dataflow. Por último, veremos cómo implementar el modelo de seguridad adecuado en Dataflow según su caso de uso.
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La incorporación del aprendizaje automático en las canalizaciones de datos aumenta la capacidad para extraer estadísticas de los datos. En este curso, veremos formas de incluir el aprendizaje automático en las canalizaciones de datos en Google Cloud. Para una personalización escasa o nula, en el curso se aborda AutoML. Para obtener más capacidades de aprendizaje automático a medida, el curso presenta Notebooks y BigQuery Machine Learning (BigQuery ML). Además, en este curso se aborda cómo llevar a producción soluciones de aprendizaje automático con Vertex AI.
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En este curso, aprenderás sobre los productos y servicios de macrodatos y aprendizaje automático de Google Cloud involucrados en el ciclo de vida de datos a IA. También explorarás los procesos, los desafíos y los beneficios de crear una canalización de macrodatos y modelos de aprendizaje automático con Vertex AI en Google Cloud.
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This skill badge course aims to unlock the power of data visualization and business intelligence reporting with Looker, and gain hands-on experience through labs.
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Este es el segundo curso de la serie de cursos Data to Insights. Aquí, veremos cómo transferir nuevos conjuntos de datos externos a BigQuery y visualizarlos con Looker Studio. También analizaremos los conceptos intermedios de SQL, como las operaciones JOIN y UNION de varias tablas, que te permitirán analizar datos de varias fuentes. Nota: Incluso si tienes experiencia en SQL, hay aspectos específicos de BigQuery (como la gestión del almacenamiento en caché de las consultas y los comodines de tablas) que pueden ser nuevos para ti. Después de completar el curso, inscríbete en el curso Achieving Advanced Insights with BigQuery.
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El tercer curso de esta serie es Achieving Advanced Insights with BigQuery. En este curso, aumentarás tu conocimiento de SQL a medida que profundizamos en funciones avanzadas y cómo desglosar una consulta compleja en pasos más sencillos.
Abordaremos la arquitectura interna de BigQuery (almacenamiento fragmentado basado en columnas) y temas avanzados de SQL, como los campos anidados y repetidos a través del uso de arrays y structs. Finalmente, profundizaremos en la optimización de tus consultas para mejorar el rendimiento y cómo puedes proteger tus datos con vistas autorizadas.
Después de completar este curso, inscríbete en el curso Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks for modernization using LookML on BigQuery. A proof-of-concept will take learners through the process of creating LookML visualizations on BigQuery. During this course, learners will be guided specifically on how to write Looker modeling language, also known as LookML and create semantic data models, and learn how LookML constructs SQL queries against BigQuery. At a high level, this course will focus on basic LookML to create and access BigQuery objects, and optimize BigQuery objects with LookML.
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This course explores how to leverage Looker to create data experiences and gain insights with modern business intelligence (BI) and reporting.
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This learning experience guides you through the process of utilizing various data sources and multiple Google Cloud products (including BigQuery and Google Sheets using Connected Sheets) to analyze, visualize, and interpret data to answer specific questions and share insights with key decision makers.
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This course explores how to implement a streaming analytics solution using Pub/Sub.
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Completa la insignia de habilidad introductoria Supervisa y registra con Google Cloud Observability y demuestra tus habilidades para hacer lo siguiente: supervisar máquinas virtuales en Compute Engine; usar Cloud Monitoring para supervisar múltiples proyectos; expandir las capacidades de supervisión y registro a Cloud Functions; crear y enviar métricas de aplicaciones personalizadas, y configurar alertas de Cloud Monitoring en función de métricas personalizadas.
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Obtén la insignia de habilidad intermedia Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML y demuestra tus capacidades para crear canalizaciones de transformación de datos en BigQuery con Dataprep de Trifacta; usar Cloud Storage, Dataflow y BigQuery para crear flujos de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL), y crear modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML.
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This course continues to explore the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Cloud Data Fusion.
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Welcome to Cloud Data Fusion, where we discuss how to use Cloud Data Fusion to build complex data pipelines.
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El procesamiento de datos de transmisión es cada vez más popular, puesto que permite a las empresas obtener métricas en tiempo real sobre las operaciones comerciales. Este curso aborda cómo crear canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud. Pub/Sub se describe para manejar los datos de transmisión entrantes. El curso también aborda cómo aplicar agregaciones y transformaciones a los datos de transmisión con Dataflow y cómo almacenar los registros procesados en BigQuery o Bigtable para analizarlos. Los estudiantes obtienen experiencia práctica en la compilación de componentes de canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud con QwikLabs.
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Los dos componentes clave de cualquier canalización de datos son los data lakes y los almacenes de datos. En este curso, se destacan los casos de uso de cada tipo de almacenamiento y se analizan en profundidad las soluciones de data lakes y almacenes disponibles en Google Cloud con detalles técnicos. Además, en este curso, se describen el rol del ingeniero en datos, los beneficios de las canalizaciones de datos exitosas para las operaciones comerciales y por qué la ingeniería de datos debe realizarse en un entorno de nube.
Este el primer curso de la serie Ingeniería de datos en Google Cloud. Después de completar este curso, inscríbete en el curso Creación de flujos de procesamiento de datos por lotes en Google Cloud.
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This quest offers hands-on practice with Cloud Data Fusion, a cloud-native, code-free, data integration platform. ETL Developers, Data Engineers and Analysts can greatly benefit from the pre-built transformations and connectors to build and deploy their pipelines without worrying about writing code. This Quest starts with a quickstart lab that familiarises learners with the Cloud Data Fusion UI. Learners then get to try running batch and realtime pipelines as well as using the built-in Wrangler plugin to perform some interesting transformations on data.
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Las canalizaciones de datos suelen realizarse según uno de los paradigmas extracción y carga (EL); extracción, carga y transformación (ELT), o extracción, transformación y carga (ETL). En este curso, abordaremos qué paradigma se debe utilizar para los datos por lotes y cuándo corresponde usarlo. Además, veremos varias tecnologías de Google Cloud para la transformación de datos, incluidos BigQuery, la ejecución de Spark en Dataproc, grafos de canalización en Cloud Data Fusion y procesamiento de datos sin servidores en Dataflow. Los estudiantes obtienen experiencia práctica en la compilación de componentes de canalizaciones de datos en Google Cloud con Qwiklabs.
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Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Implementa los aspectos básicos de seguridad en la nube en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear y asignar roles con Identity and Access Management (IAM); crear y administrar cuentas de servicio; habilitar la conectividad privada en las redes de nube privada virtual (VPC); restringir el acceso a las aplicaciones con Identity-Aware Proxy; administrar claves y datos encriptados con Cloud Key Management Service (KMS) y crear un clúster privado de Kubernetes.
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Este curso de capacitación de autoaprendizaje brinda a los participantes conocimientos generales de los controles y las técnicas de seguridad en Google Cloud. Mediante conferencias, demostraciones y labs prácticos grabados, los participantes exploran y, luego, implementan los componentes de una solución segura de Google Cloud, incluidas tecnologías de control de acceso de Cloud Storage, llaves de seguridad, Claves de encriptación proporcionadas por el cliente, controles de acceso a la API, alcance, VMs protegidas, encriptación y URLs firmadas. También se aborda la protección de entornos de Kubernetes.
Más información
En este curso de capacitación de autoaprendizaje, los participantes aprenderán cuáles son las mitigaciones de los ataques a varios puntos de una infraestructura basada en Google Cloud, incluidos los ataques de denegación de servicio distribuido, los ataques de suplantación de identidad (phishing) y las amenazas relacionadas con la clasificación y el uso de contenido. También aprenderán sobre Security Command Center, los registros de auditoría y los registros de Cloud, y sobre el uso de Forseti para ver el cumplimiento general de las políticas de seguridad de tu organización.
Más información
Este curso de capacitación de autoaprendizaje brinda a los participantes conocimientos generales de los controles y las técnicas de seguridad en Google Cloud. A través de clases grabadas, demostraciones y labs prácticos, los participantes exploran y también implementan los componentes de una solución de Google Cloud segura, incluidos Cloud Identity, Resource Manager, Cloud IAM, firewalls de nube privada virtual, Cloud Load Balancing, intercambio de tráfico de Cloud, Cloud Interconnect y Controles del servicio de VPC.
Este es el primer curso de la serie Seguridad en Google Cloud. Después de completarlo, inscríbete en el curso Security Best Practices in Google Cloud.
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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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In this course, you will get hands-on experience applying advanced LookML concepts in Looker. You will learn how to use Liquid to customize and create dynamic dimensions and measures, create dynamic SQL derived tables and customized native derived tables, and use extends to modularize your LookML code.
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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.
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Complete the intermediate Manage Data Models in Looker skill badge to demonstrate skills in the following: maintaining LookML project health; utilizing SQL runner for data validation; employing LookML best practices; optimizing queries and reports for performance; and implementing persistent derived tables and caching policies. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge course, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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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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Complete the introductory Build LookML Objects in Looker skill badge course to demonstrate skills in the following: building new dimensions and measures, views, and derived tables; setting measure filters and types based on requirements; updating dimensions and measures; building and refining Explores; joining views to existing Explores; and deciding which LookML objects to create based on business requirements.
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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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This course is designed for Looker users who want to create their own ad-hoc reports. It assumes experience of everything covered in our Get Started with Looker course (logging in, finding Looks & dashboards, adjusting filters, and sending data)
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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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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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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
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Completa la insignia de habilidad intermedia Crea un almacén de datos con BigQuery para demostrar tus habilidades para realizar las siguientes actividades: unir datos para crear tablas nuevas, solucionar problemas de uniones, agregar datos a uniones, crear tablas particionadas por fecha, y trabajar con JSON, arrays y structs en BigQuery. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva que emite Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma, y que prueba tu capacidad de aplicar esos conocimientos en un entorno interactivo y práctico. Completa el curso con insignia de habilidad y el lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia digital que puedes compartir con tus contactos.
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Completa la insignia de habilidad introductoria del curso Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: escribir consultas en SQL, consultar tablas públicas, cargar datos de muestra en BigQuery, solucionar problemas de errores de sintaxis habituales con el validador de consultas en BigQuery y crear informes en Looker Studio con la conexión a datos de BigQuery.
Más información
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.
Más información
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.
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned ago 7, 2024 EDT
Crea una malla de datos con Dataplex
Earned jun 11, 2024 EDT
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform
Earned jun 3, 2024 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Desarrolla canalizaciones
Earned may 30, 2024 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Operaciones
Earned may 15, 2024 EDT
Preparación para el proceso de certificación Professional Data Engineer
Earned abr 26, 2024 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Fundamentos
Earned abr 16, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Español
Earned abr 16, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned abr 4, 2024 EDT
Visualize Your Data in Looker
Earned mar 20, 2024 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Español
Earned mar 15, 2024 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Español
Earned mar 5, 2024 EST
BI Reporting: Looker Visualization on BigQuery
Earned feb 29, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Analyze Data with Looker
Earned feb 28, 2024 EST
Analyzing and Visualizing Data the Google Way
Earned feb 27, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Stream Data with Pub/Sub
Earned feb 12, 2024 EST
Supervisa y registra con Google Cloud Observability
Earned feb 8, 2024 EST
Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML
Earned ene 29, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Cloud Data Fusion Pipelines
Earned ene 24, 2024 EST
Data Lake Modernization on Google Cloud: Cloud Data Fusion
Earned ene 24, 2024 EST
Creación de sistemas de analíticas en tiempo real resilientes en Google Cloud
Earned ene 22, 2024 EST
Modernización de data lakes y almacenes de datos con Google Cloud
Earned ene 12, 2024 EST
Building Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
Earned ene 9, 2024 EST
Creación de flujos de procesamiento de datos por lotes en Google Cloud
Earned dic 29, 2023 EST
Implementa los aspectos básicos de seguridad en la nube en Google Cloud
Earned abr 27, 2023 EDT
Security Best Practices in Google Cloud - Español
Earned abr 25, 2023 EDT
Mitigating Security Vulnerabilities on Google Cloud - Español
Earned abr 24, 2023 EDT
Managing Security in Google Cloud - Español
Earned abr 19, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned nov 15, 2022 EST
Applying Advanced LookML Concepts in Looker
Earned nov 15, 2022 EST
Developing Data Models with LookML
Earned nov 15, 2022 EST
Manage Data Models in Looker
Earned nov 8, 2022 EST
Understanding LookML in Looker
Earned nov 8, 2022 EST
Build LookML Objects in Looker
Earned nov 4, 2022 EDT
Delivery Shadowing
Earned nov 3, 2022 EDT
Case Studies
Earned nov 2, 2022 EDT
Technology + Beyond the UI
Earned nov 2, 2022 EDT
Technology + Within the UI
Earned nov 2, 2022 EDT
Table Calculations, Pivots, and Visualizations
Earned nov 1, 2022 EDT
Building Reports in Looker
Earned nov 1, 2022 EDT
Liquid Templates and Parameters
Earned nov 1, 2022 EDT
Extends to Keep LookML DRY
Earned nov 1, 2022 EDT
Admin Roles and Folder Access
Earned nov 1, 2022 EDT
Version Control and Caching
Earned oct 31, 2022 EDT
The Modern Data Platform and LookML
Earned oct 31, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis
Earned oct 26, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned oct 26, 2022 EDT
Crea un almacén de datos con BigQuery
Earned oct 25, 2022 EDT
Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery
Earned oct 5, 2022 EDT
Driving Data Culture and Designing Dashboards
Earned oct 3, 2022 EDT
Achieving Business Outcomes with Looker
Earned oct 2, 2022 EDT
Looker Explained
Earned oct 2, 2022 EDT