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Marc Reid

Date d'abonnement : 2022

Ligue de bronze

1200 points
Badge pour Understanding LookML in Looker Understanding LookML in Looker Earned avr. 22, 2022 EDT
Badge pour Analyzing and Visualizing Data in Looker Analyzing and Visualizing Data in Looker Earned avr. 18, 2022 EDT
Badge pour Achieving Advanced Insights with BigQuery - Français Achieving Advanced Insights with BigQuery - Français Earned avr. 15, 2022 EDT
Badge pour Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Français Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Français Earned avr. 15, 2022 EDT
Badge pour Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Français Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Français Earned avr. 10, 2022 EDT
Badge pour Insights from Data with BigQuery Insights from Data with BigQuery Earned avr. 1, 2022 EDT

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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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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Le troisième cours de cette série s'intitule "Achieving Advanced Insights with BigQuery". Notre objectif est ici d'approfondir vos connaissances en SQL en abordant en détail les fonctions avancées et en vous apprenant à décomposer les requêtes complexes en étapes faciles à gérer. Nous allons étudier l'architecture interne de BigQuery (stockage segmenté basé sur des colonnes), ainsi que des concepts SQL avancés tels que les champs imbriqués et répétés, en utilisant pour cela des objets ARRAY et STRUCT. Pour finir, nous verrons comment optimiser les performances de vos requêtes et sécuriser vos données à l'aide des vues autorisées.Une fois que vous aurez terminé ce cours, inscrivez-vous au cours "Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud".

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Ceci est le deuxième cours de la série "Data to Insights". Ici, nous verrons comment ingérer de nouveaux ensembles de données externes dans BigQuery et les visualiser avec Looker Studio. Nous aborderons également des concepts SQL intermédiaires, tels que les jointures et les unions de plusieurs tables, qui vous permettront d'analyser les données de différentes sources. Remarque : Même si vous avez des connaissances en SQL, certaines spécificités de BigQuery (comme la gestion du cache de requêtes et des caractères génériques de table) peuvent ne pas vous être familières.Une fois que vous aurez terminé ce cours, inscrivez-vous au cours "Achieving Advanced Insights with BigQuery".

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Ce cours décrit les problématiques courantes auxquelles se confrontent les analystes de données et explique comment les résoudre à l'aide des outils de big data disponibles sur Google Cloud. Vous découvrirez quelques notions de SQL et apprendrez comment utiliser BigQuery et Dataprep pour analyser et transformer vos ensembles de données. Il s'agit du premier cours de la série "From Data to Insights with Google Cloud". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights".

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Vous souhaitez faire évoluer vos efforts d'analyse de données sans gérer le matériel de la base de données? Découvrez les meilleures pratiques pour interroger et obtenir des informations de votre entrepôt de données avec cette série interactive de laboratoires BigQuery. BigQuery est entièrement géré par Google, NoOps, base de données d'analyse à faible coût. Avec BigQuery, vous pouvez interroger des téraoctets et des téraoctets de données sans avoir aucune infrastructure pour gérer ou avoir besoin d'un administrateur de base de données. BigQuery utilise SQL et peut tirer parti du modèle de paiement à l'utilisation. BigQuery permet vous concentrer sur l'analyse des données pour trouver des informations significatives. Terminez cette quête, y compris le challenge lab à la fin, pour recevoir un badge numérique Google Cloud exclusif.

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