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Applica le tue competenze nella console Google Cloud

Uladzimir Sernatski

Membro dal giorno 2023

Kubernetes in Google Cloud Earned ott 23, 2023 EDT
Understand Your Google Cloud Costs Earned ott 22, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned ott 22, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations Earned ott 18, 2023 EDT
Preparing for your Professional Data Engineer Journey Earned ott 17, 2023 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML Earned lug 9, 2023 EDT
Build a Data Warehouse with BigQuery Earned giu 17, 2023 EDT
Prepara i dati per le API ML su Google Cloud Earned giu 17, 2023 EDT
Creazione di sistemi di analisi dei flussi di dati resilienti su Google Cloud Earned giu 15, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines Earned giu 13, 2023 EDT
Creazione di pipeline di dati in batch su Google Cloud Earned giu 9, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Italiano Earned mag 31, 2023 EDT
Modernizzazione di data lake e data warehouse con Google Cloud Earned mag 30, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned mar 6, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Italiano Earned mar 3, 2023 EST

Kubernetes è il sistema di orchestrazione dei container più diffuso e Google Kubernetes Engine è stato progettato specificamente per supportare i deployment Kubernetes gestiti in Google Cloud. In questo corso di livello avanzato, potrai esercitarti nella configurazione di immagini e container Docker e nel deployment di applicazioni Kubernetes Engine complete. Grazie a questo corso, apprenderai le competenze pratiche necessarie per integrare l'orchestrazione dei container nel tuo workflow. Stai cercando un Challenge Lab pratico per dimostrare le tue abilità e convalidare le tue conoscenze? Dopo aver completato questo corso, termina il Challenge Lab aggiuntivo alla fine del corso Esegui il deployment di applicazioni Kubernetes su Google Cloud per ricevere un esclusivo badge digitale Google Cloud.

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This Quest is most suitable for those working in a technology or finance role who are responsible for managing Google Cloud costs. You’ll learn how to set up a billing account, organize resources, and manage billing access permissions. In the hands-on labs, you'll learn how to view your invoice, track your Google Cloud costs with Billing reports, analyze your billing data with BigQuery or Google Sheets, and create custom billing dashboards with Looker Studio. References made to links in the videos can be accessed in this Additional Resources document.

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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.

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In the last installment of the Dataflow course series, we will introduce the components of the Dataflow operational model. We will examine tools and techniques for troubleshooting and optimizing pipeline performance. We will then review testing, deployment, and reliability best practices for Dataflow pipelines. We will conclude with a review of Templates, which makes it easy to scale Dataflow pipelines to organizations with hundreds of users. These lessons will help ensure that your data platform is stable and resilient to unanticipated circumstances.

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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.

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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.

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Complete the intermediate Build a Data Warehouse with BigQuery skill badge to demonstrate skills in the following: joining data to create new tables, troubleshooting joins, appending data with unions, creating date-partitioned tables, and working with JSON, arrays, and structs in BigQuery. 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.

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Ottieni il corso intermedio con badge delle competenze Prepara i dati per le API ML su Google Cloud per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: pulizia dei dati con Dataprep di Trifacta, esecuzione delle pipeline di dati in Dataflow, creazione dei cluster ed esecuzione dei job Apache Spark in Dataproc e richiamo delle API ML tra cui l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text e l'API Video Intelligence. Un badge delle competenze è un badge digitale esclusivo rilasciato da Google Cloud come riconoscimento della tua competenza nell'uso di prodotti e servizi Google Cloud dopo aver messo alla prova la tua capacità di applicare le tue conoscenze in un ambiente interattivo pratico. Completa questo corso con badge delle competenze e il Challenge Lab finale di valutazione per ricevere un badge delle competenze da condividere con la tua rete.

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L'elaborazione dei flussi di dati sta diventando sempre più diffusa poiché la modalità flusso consente alle aziende di ottenere parametri in tempo reale sulle operazioni aziendali. Questo corso tratta la creazione di pipeline di dati in modalità flusso su Google Cloud. Pub/Sub viene presentato come strumento per la gestione dei flussi di dati in entrata. Il corso spiega anche come applicare aggregazioni e trasformazioni ai flussi di dati utilizzando Dataflow e come archiviare i record elaborati in BigQuery o Bigtable per l'analisi. Gli studenti acquisiranno esperienza pratica nella creazione di componenti della pipeline di dati in modalità flusso su Google Cloud utilizzando QwikLabs.

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In this second installment of the Dataflow course series, we are going to be diving deeper on developing pipelines using the Beam SDK. We start with a review of Apache Beam concepts. Next, we discuss processing streaming data using windows, watermarks and triggers. We then cover options for sources and sinks in your pipelines, schemas to express your structured data, and how to do stateful transformations using State and Timer APIs. We move onto reviewing best practices that help maximize your pipeline performance. Towards the end of the course, we introduce SQL and Dataframes to represent your business logic in Beam and how to iteratively develop pipelines using Beam notebooks.

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Le pipeline di dati in genere rientrano in uno dei paradigmi EL (Extract, Load), ELT (Extract, Load, Transform) o ETL (Extract, Transform, Load). Questo corso descrive quale paradigma dovrebbe essere utilizzato e quando per i dati in batch. Inoltre, questo corso tratta diverse tecnologie su Google Cloud per la trasformazione dei dati, tra cui BigQuery, l'esecuzione di Spark su Dataproc, i grafici della pipeline in Cloud Data Fusion e trattamento dati serverless con Dataflow. Gli studenti fanno esperienza pratica nella creazione di componenti della pipeline di dati su Google Cloud utilizzando Qwiklabs.

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L'integrazione del machine learning nelle pipeline di dati aumenta la capacità di estrarre insight dai dati. Questo corso illustra i modi in cui il machine learning può essere incluso nelle pipeline di dati su Google Cloud. Per una personalizzazione minima o nulla, il corso tratta di AutoML. Per funzionalità di machine learning più personalizzate, il corso introduce Notebooks e BigQuery Machine Learning (BigQuery ML). Inoltre, il corso spiega come mettere in produzione soluzioni di machine learning utilizzando Vertex AI.

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I due componenti chiave di qualsiasi pipeline di dati sono costituiti dai data lake e dai data warehouse. In questo corso evidenzieremo i casi d'uso per ogni tipo di spazio di archiviazione e approfondiremo i dettagli tecnici delle soluzioni di data lake e data warehouse disponibili su Google Cloud. Inoltre, descriveremo il ruolo di un data engineer, illustreremo i vantaggi di una pipeline di dati di successo per le operazioni aziendali ed esamineremo i motivi per cui il data engineering dovrebbe essere eseguito in un ambiente cloud. Questo è il primo corso della serie Data engineering su Google Cloud. Dopo il completamento di questo corso, iscriviti al corso Creazione di pipeline di dati in batch su Google Cloud.

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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.

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Questo corso presenta i prodotti e i servizi per big data e di machine learning di Google Cloud che supportano il ciclo di vita dai dati all'IA. Esplora i processi, le sfide e i vantaggi della creazione di una pipeline di big data e di modelli di machine learning con Vertex AI su Google Cloud.

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