Camila AOULAD AHMED
회원 가입일: 2023
골드 리그
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초급 BigQuery 데이터에서 인사이트 도출 기술 배지 과정을 완료하여 SQL 쿼리 작성, 공개 테이블 쿼리, BigQuery로 샘플 데이터 로드, BigQuery의 쿼리 검사기를 통한 일반적인 문법 오류 문제 해결, BigQuery 데이터를 연결해 Looker Studio에서 보고서를 생성하는 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
This is the second course in the Data to Insights course series. Here we will cover how to ingest new external datasets into BigQuery and visualize them with Looker Studio. We will also cover intermediate SQL concepts like multi-table JOINs and UNIONs which will allow you to analyze data across multiple data sources. Note: Even if you have a background in SQL, there are BigQuery specifics (like handling query cache and table wildcards) that may be new to you. After completing this course, enroll in the Achieving Advanced Insights with BigQuery course.
초급 과정에서는 Google Cloud에서 데이터 분석 워크플로와 데이터를 탐색, 분석, 시각화하여 이해관계자와 결과물을 공유하는 데 활용할 수 있는 도구에 대해 학습합니다. 이 과정에서는 우수사례를 실무형 실습, 강의, 퀴즈/데모와 함께 활용해 원시 데이터 세트에서 데이터를 정리하여 효과적인 시각화 및 대시보드를 만드는 방법을 설명합니다. 이미 데이터를 활용하고 있고 Google Cloud를 효과적으로 활용하는 방법을 알고 싶거나 경력을 발전시키고 싶은 학습자라면 이 과정으로 학습을 시작해 보세요. 업무에서 데이터 분석을 수행하거나 활용하는 거의 모든 학습자에게 도움이 될 수 있습니다.
초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Dataproc에서 클러스터 생성 및 Apache Spark 작업 실행, Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, Video Intelligence API를 포함한 ML API 호출과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
이 과정에서는 데이터-AI 수명 주기를 지원하는 Google Cloud 빅데이터 및 머신러닝 제품과 서비스를 소개합니다. Google Cloud에서 Vertex AI를 사용하여 빅데이터 파이프라인 및 머신러닝 모델을 빌드하는 프로세스, 문제점 및 이점을 살펴봅니다.