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Brannon Noah

メンバー加入日: 2023

ダイヤモンド リーグ

24585 ポイント
Manage Data Models in Looker のバッジ Manage Data Models in Looker Earned 9月 19, 2023 EDT
Build LookML Objects in Looker のバッジ Build LookML Objects in Looker Earned 9月 19, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals のバッジ Data Catalog Fundamentals Earned 9月 19, 2023 EDT
Applying Advanced LookML Concepts in Looker のバッジ Applying Advanced LookML Concepts in Looker Earned 9月 18, 2023 EDT
Create ML Models with BigQuery ML のバッジ Create ML Models with BigQuery ML Earned 9月 18, 2023 EDT
Derive Insights from BigQuery Data のバッジ Derive Insights from BigQuery Data Earned 9月 18, 2023 EDT
Prepare Data for Looker Dashboards and Reports のバッジ Prepare Data for Looker Dashboards and Reports Earned 9月 17, 2023 EDT
Prepare Data for ML APIs on Google Cloud のバッジ Prepare Data for ML APIs on Google Cloud Earned 9月 17, 2023 EDT
Developing Data Models with LookML - 日本語版 のバッジ Developing Data Models with LookML - 日本語版 Earned 9月 16, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版 のバッジ Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版 Earned 9月 16, 2023 EDT
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - 日本語版 のバッジ Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - 日本語版 Earned 9月 15, 2023 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - 日本語版 のバッジ Achieving Advanced Insights with BigQuery - 日本語版 Earned 9月 14, 2023 EDT
Introduction to Data Analytics on Google Cloud のバッジ Introduction to Data Analytics on Google Cloud Earned 9月 14, 2023 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - 日本語版 のバッジ Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - 日本語版 Earned 9月 13, 2023 EDT
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - 日本語版 のバッジ Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - 日本語版 Earned 9月 12, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 のバッジ Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 Earned 9月 11, 2023 EDT

Complete the intermediate Manage Data Models in Looker skill badge to demonstrate skills in the following: maintaining LookML project health; utilizing SQL runner for data validation; employing LookML best practices; optimizing queries and reports for performance; and implementing persistent derived tables and caching policies. 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 digital badge that you can share with your network.

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Complete the introductory Build LookML Objects in Looker skill badge to demonstrate skills in the following: building new dimensions and measures, views, and derived tables; setting measure filters and types based on requirements; updating dimensions and measures; building and refining Explores; joining views to existing Explores; and deciding which LookML objects to create based on business requirements. 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.

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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 this course, you will get hands-on experience applying advanced LookML concepts in Looker. You will learn how to use Liquid to customize and create dynamic dimensions and measures, create dynamic SQL derived tables and customized native derived tables, and use extends to modularize your LookML code.

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「Create ML Models with BigQuery ML」コースの中級スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 BigQuery ML を使用して ML モデルを作成および評価し、データを予測するスキルを証明できます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。このスキル バッジ コースと最終評価チャレンジラボを修了し、スキルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。

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「Derive Insights from BigQuery Data」の入門スキルバッジを獲得すると、 SQL クエリの作成、一般公開テーブルに対するクエリの実行、BigQuery へのサンプルデータの読み込み、BigQuery でのクエリ バリデータを使用した一般的な構文エラーのトラブルシューティング、 BigQuery データへの接続による Looker Studio でのレポート作成といったスキルを実証できます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの 習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を 証明するものです。このスキルバッジ コースと最終評価チャレンジラボを修了して スキルバッジを獲得し、ネットワークで共有しましょう。

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「Prepare Data for Looker Dashboards and Reports」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 データのフィルタリング、並べ替え、ピボット、異なる Looker Explore から取得した結果の統合、および関数と演算子を使用した、 データの分析と視覚化のための Looker ダッシュボードとレポートの作成といったスキルを実証できます。 スキルバッジは、 Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジです。インタラクティブなハンズオン環境で知識の応用力が試されます。 このスキルバッジ コースと最終評価チャレンジラボを完了し、スキルバッジを獲得してネットワークで共有しましょう。

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「Prepare Data for ML APIs on Google Cloud」コースの入門スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用したデータのクリーニング、Dataflow でのデータ パイプラインの実行、Dataproc でのクラスタの作成と Apache Spark ジョブの実行、 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API、Video Intelligence API などの ML API の呼び出しに関するスキルを証明できます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。このスキルバッジ コースと最終評価チャレンジラボを修了し、 スキルバッジを獲得してネットワークで共有しましょう。

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このコースを受講すると、スケーラブルで高パフォーマンスの LookML（Looker モデリング言語）を開発し、ビジネス ユーザーの疑問解決に必要な、標準化されたすぐに使えるデータを提供できるようになります。このコースの修了時には、組織の Looker インスタンスでデータをキュレートして管理するための LookML モデルの構築と維持が可能になります。

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このコースでは、これまで主に SQL のデベロッパーやアナリストが行っていたようなデータの探索や分析を Looker で実施する方法について学びます。このコースを修了すると、Looker の最新の分析プラットフォームを活用して、組織の Looker インスタンスで関連するコンテンツの検索と探索、データに関する問い合わせ、必要に応じた新しい指標の作成、データドリブンな意思決定を促進するための可視化やダッシュボードの構築と共有が可能になります。

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このコースでは、ML について定義し、ビジネスで ML をどのように活用できるのかを学習します。機械学習を使用したデモをいくつか確認し、機械学習の主な用語（インスタンス、特徴、ラベルなど）について学習します。インタラクティブなラボでは、事前トレーニング済みの ML API の呼び出しを実行するほか、BigQuery ML で SQL のみを使用して独自の ML モデルを構築します。

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このコースシリーズの 3 番目のコースは、「Achieving Advanced Insights with BigQuery」です。ここでは、高度な関数と、複雑なクエリを管理可能なステップに分割する方法を学びながら、SQL に関する知識を深めます。 BigQuery の内部アーキテクチャ（列ベースのシャーディング ストレージ）についてや、ARRAY と STRUCT を使用した、ネストされたフィールドと繰り返しフィールドなどの高度な SQL トピックについて説明します。最後に、クエリのパフォーマンスを最適化する方法と、承認済みビューを使用してデータを保護する方法について説明します。 このコースを修了したら、「Applying Machine Learning to Your Data with Google」コースに登録してください。

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This introductory course explores the basics of data analysis, including collection, storage, exploration, visualization, and sharing. This course also introduces Google Cloud's data analytics tools and services. Through video lectures, demos, quizzes, and hands-on labs, this course demonstrates how to go from raw data to impactful visualizations and dashboards. Whether you already work with data and want to learn how to be successful on Google Cloud, or you’re looking to progress in your career, this course will help you get started.

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これは「Data to Insights」コースシリーズの 2 つ目のコースです。ここでは、新しい外部データセットを BigQuery に取り込み、Looker Studio で可視化する方法について説明します。また、複数テーブルの JOIN と UNION など、中級者向けの SQL のコンセプトについても説明します。JOIN や UNION を使用すると、複数のデータソースのデータを分析できます。 注: すでに SQL に関する知識をお持ちの方も、BigQuery に固有の要素（クエリ キャッシュやテーブル ワイルドカードの処理など）について学ぶことができます。 このコースを修了したら、「Achieving Advanced Insights with BigQuery」コースに登録してください。

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このコースでは、データ アナリストが共通して直面する課題と、その課題を Google Cloud のビッグデータ ツールを使用して解決する方法を取り上げます。その過程で SQL を学習しながら、BigQuery と Dataprep を使用してデータセットを分析し、変換する方法について理解を深めます。 これは「From Data to Insights with Google Cloud」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights」コースを受講してください。

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このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータ パイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。

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