参加 ログイン

smith marquin

メンバー加入日: 2020

ブロンズリーグ

6100 ポイント
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML のバッジ Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML Earned 10月 25, 2021 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering のバッジ [DEPRECATED] Data Engineering Earned 4月 21, 2021 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis のバッジ DEPRECATED BigQuery for Data Analysis Earned 4月 21, 2021 EDT
Integrate with Machine Learning APIs のバッジ Integrate with Machine Learning APIs Earned 3月 3, 2021 EST
Scientific Data Processing のバッジ Scientific Data Processing Earned 2月 25, 2021 EST
Baseline: Data, ML, AI のバッジ Baseline: Data, ML, AI Earned 2月 7, 2021 EST
機械学習API のバッジ 機械学習API Earned 1月 1, 2021 EST
Data Catalog Fundamentals のバッジ Data Catalog Fundamentals Earned 12月 28, 2020 EST
BigQuery for Data Warehousing のバッジ BigQuery for Data Warehousing Earned 12月 26, 2020 EST
BigQuery for Marketing Analysts のバッジ BigQuery for Marketing Analysts Earned 12月 26, 2020 EST
Derive Insights from BigQuery Data のバッジ Derive Insights from BigQuery Data Earned 12月 23, 2020 EST
Optimize Google Cloud Costs のバッジ Optimize Google Cloud Costs Earned 12月 22, 2020 EST
Using the Cloud SDK Command Line のバッジ Using the Cloud SDK Command Line Earned 11月 15, 2020 EST
Baseline: Infrastructure のバッジ Baseline: Infrastructure Earned 11月 13, 2020 EST
Google Cloud Essentials のバッジ Google Cloud Essentials Earned 10月 28, 2020 EDT
BigQuery Basics for Data Analysts のバッジ BigQuery Basics for Data Analysts Earned 9月 14, 2020 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; building machine learning models using BigQuery ML; and using Cloud Composer to copy data across multiple locations. 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.

詳細

This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

詳細

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.

詳細

機械学習はもっとも急速に成長している技術分野の一つであり、Google Cloud はその発展に貢 献してきました。Google Cloud には数多くの API が用意されており、あらゆる機械学習ジョブ に対応することができます。この上級レベルのクエストでは、「Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API」などのラボを受講して、Machine Learning API を実際に操作します。このクエスト（最後のチャレンジラボも含む）を修了すると、Google Cloud の限定デジタルバッジを取得できます。チャレンジラボでは詳細な手順の説明はありません。最小限のガイダンスに基づいてソリューションを構築することが求められ、Google Cloud テクノロジーのスキルが試されます。このクエストを修了したら、 Integrate with Machine Learning APIs クエストの最後にある追加のチャレンジラボを受講して、Google Cloud の限定デジタルバッジを取得しましょう。

詳細

ビッグデータ、機械学習、科学的データ。完璧な組み合わせといえます。このクエストは上級レベルであり、実際の科学的データセットを使用するユースケースに BigQuery、Dataproc、Tensorflow などの GCP サービスを当てはめ、実践的な演習を行います。「科学的データ処理」では、地震データの分析や衛星画像の集約といったタスクを実践し、ビッグデータと機械学習に関するスキルの強化を図ります。これにより、多岐にわたる科学的分野でさまざまな問題に取り組むことができるようになります。

詳細

ビッグデータ、機械学習、AIはコンピューター業界ではホットな話題です。しかし、これらの分野は専門的で、入門レベルでも難しいことがあります。Google Cloud は使いやすく、Qwiklabs のクエストでは入門レベルをカバーしているため、Big Query、Cloud Speech API、AI Platform などの最初のステップを開始することができます。主なコンセプトは 1 分間のビデオで説明されています。

詳細

機械学習はもっとも迅速に成長しているテクノロジーの分野です。Google Cloud Platformは、その成長に一役かっています。APIのホストを使うことにより、GCPにはツールがあります。この上級レベルのクエストでは、「Implementing an AI Chatbot with Dialogflow」や「Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API」と同様に機械学習APIについてハンズオンで演習ができます。

詳細

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.

詳細

データ ウェアハウスの構築または最適化を検討している場合は、BigQuery を使ったデータの抽出、変換、Google Cloud への読み込みに関するおすすめの方法を学びます。この一連のインタラクティブなラボでは、各種の大規模な BigQuery 一般公開データセットを使って独自のデータ ウェアハウスを作成、最適化します。BigQuery は、Google が低料金で提供する NoOps のフルマネージド分析データベースです。インフラストラクチャを所有して管理したり、データベース管理者を配置したりすることなく、テラバイト単位の大規模なデータでクエリを実行できます。また、SQL が採用されており、従量課金制モデルでご利用いただけます。このような特徴を活かし、お客様は有用な情報を得るためのデータ分析に専念できます。

詳細

マーケティングデータを洞察し、ダッシュボード構築はいかがでしょう？大規模な分析とモデル構築のために、すべてのデータを1か所にまとめましょう。クエリ方法を学び、また BigQuery を使用しながら、再現性があり、拡張可能、そして価値ある洞察を データ化します。 BigQuery は、Google が完全管理しており、 NoOpsで、低コストの分析データベースです。 BigQuery を使用すれば、管理すべき インフラストラクチャを持たずに、またはデータベース管理者を必要とすることなく、何テラバイトものデータをクエリすることができます。 BigQuery は SQL を使用し、従量制モデルを利用できます。 BigQuery を使用すれば、データ分析に集中でき、意味ある洞察を見い出だすことができます。

詳細

Complete the introductory Derive Insights from BigQuery Data skill badge to demonstrate skills in the following: write SQL queries, query public tables, load sample data into BigQuery, troubleshoot common syntax errors with the query validator in BigQuery, and create reports in Looker Studio by connecting to BigQuery data. 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 skill badge that you can share with your network.

詳細

Google Cloud の請求管理と費用管理の基礎を学ぶ、2 部構成コースの 2 つ目のクエストです。このクエストは、財務または IT の担当者で、組織のクラウド インフラストラクチャの最適化を担う方に最適です。ここでは、予算とアラートの設定、割り当て上限の管理、確約利用割引の活用など、Google Cloud 費用を管理および最適化する方法をいくつか学びます。ハンズオンラボでは、さまざまなツールを実際に使って Google Cloud の費用を管理、最適化したり、費用を最適化するためのベスト プラクティスを技術チームに共有し、その普及を促したりすることができます。

詳細

For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.

詳細

Google Cloud Essentials よりレベルの高いハンズオンラボでの実践を求めている初心者のクラウド デベロッパーであるなら、このクエストをおすすめします。 Cloud Storage や、Stackdriver および Cloud Functions などの主要なアプリケーション サービスに関連するラボを通して、実践的な経験を積むことが可能です。 このクエストでは、すべての Google Cloud イニシアチブに応用できる有益なスキルを身に付けられます。主なコンセプトは 1 分間のビデオで説明されています。

詳細

この入門レベルのクエストでは、Google Cloud の基本的なツールやサービスに関する実践演習を行います。「Google Cloud Essentials」は Qwiklabs で特に人気のあるクエストですが、それはクラウドの予備知識がほとんどなくても、あらゆる Google Cloud プロジェクトに応用できる実際的な経験を積めるからです。 「Google Cloud Essentials」では、Cloud Shell コマンドの記述、初めての仮想マシンのデプロイ、Kubernetes Engine 上でのアプリケーション実行と負荷分散など、Google Cloud の主な機能を紹介します。主なコンセプトは 1 分間のビデオで説明されています。

詳細

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.

詳細