Dołącz Zaloguj się

Henna Farooq

Jest członkiem od 2023

Liga srebrna

5000 pkt.
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML Earned sty 18, 2024 EST
Wdrażanie równoważenia obciążenia w Compute Engine Earned cze 15, 2023 EDT
Konfigurowanie środowiska programistycznego w Google Cloud Earned cze 15, 2023 EDT
Przygotowywanie danych do użycia z interfejsami ML w Google Cloud Earned cze 14, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned cze 12, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned cze 12, 2023 EDT
Preparing for your Professional Data Engineer Journey Earned cze 11, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud Earned cze 5, 2023 EDT
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform Earned cze 3, 2023 EDT
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned maj 29, 2023 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud Earned maj 24, 2023 EDT

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. 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 the skill badge course, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

Więcej informacji

Ukończ szkolenie wprowadzające Wdrażanie równoważenia obciążenia w Compute Engine, aby zdobyć odznakę potwierdzającą zdobycie następujących umiejętności: pisanie poleceń gcloud przy użyciu Cloud Shell, tworzenie i wdrażanie maszyn wirtualnych w Compute Engine oraz konfigurowanie systemów równoważenia obciążenia sieci i HTTP. Odznaka umiejętności to wyjątkowa cyfrowa odznaka wydawana przez Google Cloud, która potwierdza Twoją wiedzę o produktach i usługach Google Cloud. Aby ją zdobyć, musisz pokazać, że potrafisz zastosować zdobytą wiedzę, w praktycznym, interaktywnym środowisku. Ukończ to szkolenie oraz moduł Challenge Lab, aby zdobyć odznakę umiejętności, którą możesz udostępnić w swojej sieci kontaktów.

Więcej informacji

Aby zdobyć odznakę umiejętności, ukończ szkolenie Konfigurowanie środowiska programistycznego w Google Cloud, w trakcie którego dowiesz się, jak utworzyć i podłączyć infrastrukturę w chmurzę do przechowywania danych przy użyciu podstawowych funkcji technologii Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions oraz Pub/Sub. Odznaka umiejętności to wyjątkowa cyfrowa odznaka wydawana przez Google Cloud, która potwierdza Twoją wiedzę o produktach i usługach Google Cloud. Aby ją zdobyć, musisz pokazać, że potrafisz zastosować zdobytą wiedzę w praktycznym, interaktywnym środowisku. Ukończ to szkolenie oraz moduł Challenge Lab, aby zdobyć odznakę umiejętności, którą możesz udostępnić w swojej sieci kontaktów.

Więcej informacji

Ukończ szkolenie wprowadzające Przygotowywanie danych do użycia z interfejsami ML w Google Cloud, aby zdobyć odznakę potwierdzającą zdobycie następujących umiejętności: czyszczenie danych przy użyciu usługi Dataprep firmy Trifacta, uruchamianie potoków danych w Dataflow, tworzenie klastrów i uruchamianie zadań Apache Spark w Dataproc, a także wywoływanie interfejsów API dotyczących uczenia maszynowego, w tym Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API oraz Video Intelligence API. Odznaka umiejętności to wyjątkowa cyfrowa odznaka wydawana przez Google Cloud, która potwierdza Twoją wiedzę o produktach i usługach Google Cloud. Aby ją zdobyć, musisz pokazać, że potrafisz zastosować zdobytą wiedzę w praktycznym, interaktywnym środowisku. Ukończ to szkolenie oraz moduł Challenge Lab, aby zdobyć odznakę umiejętności, którą możesz udostępnić w swojej sieci kontaktów.

Więcej informacji

This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.

Więcej informacji

This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.

Więcej informacji

This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.

Więcej informacji

Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.

Więcej informacji

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.

Więcej informacji

Data pipelines typically fall under one of the Extract and Load (EL), Extract, Load and Transform (ELT) or Extract, Transform and Load (ETL) paradigms. This course describes which paradigm should be used and when for batch data. Furthermore, this course covers several technologies on Google Cloud for data transformation including BigQuery, executing Spark on Dataproc, pipeline graphs in Cloud Data Fusion and serverless data processing with Dataflow. Learners get hands-on experience building data pipeline components on Google Cloud using Qwiklabs.

Więcej informacji

The two key components of any data pipeline are data lakes and warehouses. This course highlights use-cases for each type of storage and dives into the available data lake and warehouse solutions on Google Cloud in technical detail. Also, this course describes the role of a data engineer, the benefits of a successful data pipeline to business operations, and examines why data engineering should be done in a cloud environment. This is the first course of the Data Engineering on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Building Batch Data Pipelines on Google Cloud course.

Więcej informacji